本文關鍵詞：基于深度全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的文字區(qū)域定位方法

  更多相關文章： 深度全卷積網(wǎng)絡 自然場景文字區(qū)域定位 圖像區(qū)域分割

【摘要】：近年來,深度學習模型在各種計算機視覺方面都展現(xiàn)出了遠遠優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能,在自然場景中的文字區(qū)域定位問題中引入深度學習方法無疑也是大勢所趨。文章提出了一種基于深度全卷積網(wǎng)絡方法的文字區(qū)域定位方法,實現(xiàn)了端到端的訓練、檢測,使得訓練更為有效,檢測過程更加高效。最終文中方法在ICDAR 2015數(shù)據(jù)集上對比基于MSER等的傳統(tǒng)方法有了很大提升,達到了86.57%的查準率和82.1%的召回率。
【作者單位】： 同濟大學測繪與地理信息學院;
【關鍵詞】： 深度全卷積網(wǎng)絡 自然場景文字區(qū)域定位 圖像區(qū)域分割
【分類號】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 傳統(tǒng)的自然場景文字定位問題通常遵循自下而上的檢測流程,首先是對圖像進行預處理,然后通過傳統(tǒng)的檢測方法通常是使用模版匹配的方法來選擇候選區(qū)域,接著對候選區(qū)域進行投票選擇融合或者非極大值抑制方法生成最后的文字區(qū)域[1]。這類模板在解決特定場景下的定位問題時非常有效

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