發(fā)布時(shí)間：2017-09-22 21:15

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

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

【摘要】：近年來(lái),深度學(xué)習(xí)模型在各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面都展現(xiàn)出了遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能,在自然場(chǎng)景中的文字區(qū)域定位問(wèn)題中引入深度學(xué)習(xí)方法無(wú)疑也是大勢(shì)所趨。文章提出了一種基于深度全卷積網(wǎng)絡(luò)方法的文字區(qū)域定位方法,實(shí)現(xiàn)了端到端的訓(xùn)練、檢測(cè),使得訓(xùn)練更為有效,檢測(cè)過(guò)程更加高效。最終文中方法在ICDAR 2015數(shù)據(jù)集上對(duì)比基于MSER等的傳統(tǒng)方法有了很大提升,達(dá)到了86.57%的查準(zhǔn)率和82.1%的召回率。
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度全卷積網(wǎng)絡(luò) 自然場(chǎng)景文字區(qū)域定位 圖像區(qū)域分割
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 傳統(tǒng)的自然場(chǎng)景文字定位問(wèn)題通常遵循自下而上的檢測(cè)流程,首先是對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后通過(guò)傳統(tǒng)的檢測(cè)方法通常是使用模版匹配的方法來(lái)選擇候選區(qū)域,接著對(duì)候選區(qū)域進(jìn)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(chǎng)景下的定位問(wèn)題時(shí)非常有效

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本文編號(hào)：902905