【摘 要】
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目前在图像处理领域,自然场景下的文本定位算法是一项具有困难的挑战,EAST算法是近年来性能比较出色的自然场景文本定位算法之一,具有较高的召回率和识别率,但是仍存在感受野
【机 构】
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北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61374191);北京市教育委员会科技计划(No.KM201710009001)
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目前在图像处理领域,自然场景下的文本定位算法是一项具有困难的挑战,EAST算法是近年来性能比较出色的自然场景文本定位算法之一,具有较高的召回率和识别率,但是仍存在感受野不够大,样本权重不合理的问题。因此对EAST算法进行改进,对EAST网络结构进行改进,加入ASPP网络,提高了感受野,对loss进行改进,优化了样本权重不合理的问题,提高了对文本的定位效果。实验结果表明,提出的算法在保持18 f/s的同时,在ICDAR 2015文本定位任务的召回率为78.43%,准确率为85.78%,F-score为81.
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