摘要
本发明公开了一种检测媒体字体素材的方法,结合特征金字塔网络(FPN)、通道注意力机制(SE Block)和自注意力机制(Self‑Attention),极大增强了模型在多种复杂场景下的泛化能力和适应性。FPN 提供了多尺度特征融合,使模型能够在不同的分辨率下处理文本颜色信息;SE Block 通过调整特定通道的权重,增强了模型对关键颜色通道的感知能力;Self‑Attention 则进一步捕捉图像中全局颜色的相关性,确保模型在不同颜色分布和复杂背景下仍能稳定提取颜色信息。这种多模块的协同工作有效提升了模型的整体性能,能够应对多种类型的文本和背景颜色组合,确保在多种复杂场景中都能准确识别出背景色、填充色和描边色。
技术关键词
通道注意力机制
颜色
特征金字塔网络
深度学习模型
加权特征
生成多尺度
字体
媒体
图像
标签
全局平均池化
文本
特征提取模块
数据处理模块
像素
多模块
调度器
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中药护理
推荐系统
构建深度神经网络
注意力机制
多模态
序列比对算法
微调单元
蛋白质结构预测
无监督学习算法
生成框架
长短期记忆神经网络
加权特征
物品检测
记忆型
识别方法