【摘 要】
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由于自然场景环境中光照、背景、视角等因素的干扰,场景文本检测具有很大的困难。为了提高对场景文本的检测精度,论文设计了一个以ResNet为基础网络,然后通过特征金字塔进行特征融合,最后利用双通道残差网络进行语义分割的检测网络。论文的主要贡献是提出一种适用于自然场景中任意形状文本的检测网络,并在Pytorch中实现。在开源数据集ICDAR2015中,论文提出的网络了获得88.99%的准确度和80.16
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由于自然场景环境中光照、背景、视角等因素的干扰,场景文本检测具有很大的困难。为了提高对场景文本的检测精度,论文设计了一个以ResNet为基础网络,然后通过特征金字塔进行特征融合,最后利用双通道残差网络进行语义分割的检测网络。论文的主要贡献是提出一种适用于自然场景中任意形状文本的检测网络,并在Pytorch中实现。在开源数据集ICDAR2015中,论文提出的网络了获得88.99%的准确度和80.16%的召回率以及84.35%的F-measure。
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