摘要
本发明公开了一种基于改进型EAST算法的场景文本检测方法,涉及文本检测技术领域。本发明以Resnet50作为主干网络,提供更深的网络结构可以在特征提取中获得更丰富的信息,提升算法精度;加入空洞卷积和注意力机制增强特征提取能力,优化对多尺度文本和复杂背景的适应性,能够优化对小目标遗漏和长文本内容的检测不够的问题;采用Foca l、Dice和几何损失共同构建的损失函数,提高文本区域检测鲁棒性,优化不均衡样本分布,并增强对文本框几何图形的回归精度。
技术关键词
场景文本检测方法
网络结构
文本检测技术
文本区域检测
残差网络
算法
注意力机制
特征提取能力
特征金字塔
空洞
模块
图像处理
上采样
鲁棒性
精度
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深度卷积神经网络
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残差网络
Sigmoid函数
识别方法
注意力机制
多尺度膨胀卷积
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