[发明专利]一种基于自适应特征选择和尺度损失函数的文本检测方法有效

专利信息
申请号: 202110341740.1 申请日: 2021-03-30
公开(公告)号: CN112926582B 公开(公告)日: 2021-12-07
发明(设计)人: 吴秦;骆文莉;柴志雷;肖志勇;陈璟;刘登峰 申请(专利权)人: 江南大学
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 代理人: 王晓东
地址: 214122 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于自适应特征选择和尺度损失函数的文本检测方法包括:利用主干网络获取图像中的文本特征,并通过特征金字塔网络进行基础特征的提取;利用自适应特征选择,从所述基础特征中提取更具有代表性的特征信息;利用渐进式扩张算法将所述具有代表性的特征信息进行分割、扩展,并获得最终检测结果。本发明将可形变卷积应用到具有一定几何变形的文本上,使得网络可以适应任意的文本形状,能检测不同大小的文本;还能提取更加丰富、准确的特征,解决了图像中文本尺度变化较大的问题,有效减少误检。
搜索关键词: 一种 基于 自适应 特征 选择 尺度 损失 函数 文本 检测 方法
【主权项】:
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