基于优化锚点的细粒度文本检测与识别
CTPN文本检测模型在细粒度文本检测过程中会出现断连、漏检的情况,尤其是在细粒度的文本场景下.针对以上问题,提出了一种细粒度文本检测算法.该算法基于CTPN模型网络进行改进,重新设计了垂直锚点尺度,以适应细粒度文本的特征;同时调整主干网络的结构适应锚点的尺度.在anchor的连接过程中采用了自适应间隔的连接方式,从而保留水平语义信息的完整性.文本识别阶段采用CRNN方式进行识别.通过PyTorch环境验证细粒度的发票数据集,所提方法相比于原CTPN文本定位方法效果显著提高.
文本检测、细粒度、锚点机制、文本识别、深度学习
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TP18(自动化基础理论)
国家基金:单元流水车间双重资源优化配置项目71402033
2022-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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