【摘 要】
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针对目前文本检测中小尺度文本和长文本检测精度低的问题，提出了一种基于多尺度注意力特征融合的场景文本检测算法。该方法以Mask R-Cnn为基线模型，引入Swin＿Transformer作为骨干网络提取底层特征。在特征金字塔（Feature Pyramid Networks， FPN）中，通过将多尺度注意力热图与底层特征通过横向连接相融合，使检测器的不同层级专注于特定尺度的目标，并利用相邻层注意力热
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究（2019JLM-11）； 陕西省科技计划（2021JQ-576）； 陕西省教育厅项目（19JK0526）；
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针对目前文本检测中小尺度文本和长文本检测精度低的问题，提出了一种基于多尺度注意力特征融合的场景文本检测算法。该方法以Mask R-Cnn为基线模型，引入Swin＿Transformer作为骨干网络提取底层特征。在特征金字塔（Feature Pyramid Networks， FPN）中，通过将多尺度注意力热图与底层特征通过横向连接相融合，使检测器的不同层级专注于特定尺度的目标，并利用相邻层注意力热图之间的关系实现了FPN结构中的纵向特征共享，避免了不同层之间梯度计算的不一致性问题。实验表明：在ICDAR2015数据集上，该方法的准确率、召回率和F值分别达到了88.3%、83.07%和85.61%，在CTW1500和Total-Text弯曲文本数据集上相较现有方法均有良好表现。
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