[发明专利]用于文本检测的深度学习模型训练方法及文本检测方法有效
| 申请号： | 202110932789.4 | 申请日： | 2021-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN113642583B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 范森;王晓燕;吕鹏原;章成全;姚锟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/148 | 分类号： | G06V30/148;G06V10/26;G06V10/22;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;丁芸 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了用于文本检测的深度学习模型训练方法及文本检测方法，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于OCR光学字符识别等场景。给出了用于文本检测的深度学习模型训练方法，单字符分割子网络输出的单字符分割预测结果，文本行分割子网络输出的文本行分割预测结果，训练后的深度学习模型可以用于文本区域的检测；并且可以同时实现单字符分割及文本行分割的预测，从而能够结合两种文本分割方式来进行文本检测，能够进一步提高文本区域检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 文本 检测 深度 学习 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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