基于FCN的图像中文字目标语义分割
本文提出一种基于全卷积神经网络的图像中文字目标语义分割算法和一种新的数据集制作与增广方法.该算法首先采用改进全卷积神经网络对图像中的文字目标进行初步分割,然后利用大津法进行二值化处理,划分出目标的大致区域,最后用全连接条件随机场算法进行修正,得到最终结果.该算法在测试集上准确率为85.7%,速度为0.181秒/幅,为图像目标区域的进一步分析做准备.
语义分割、全卷积神经网络、大津法、全连接条件随机场
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2020-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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