[发明专利]基于Faster R-CNN的自然场景文本检测算法在审
| 申请号： | 202210275327.4 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114648753A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李斌;张信杰;尹芳 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明针对二阶段算法(R‑CNN)无法有效的检测弯曲文本的缺陷。提出了一种基于FasterR‑CNN的自然场景文本检测算法。首先，在特征提取阶段使用残差网络提取深度特征；其次，结合改进的Inception网络使提取的深度特征更适用于文本检测中长宽比较大的情况；最后，融合无锚框思想对RPN进行改进，将传统的基于区域预测的RPN结构改成基于点预测的anchor‑freeRPN。实验表明，该算法在数据集上比普通的二阶段算法有很好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster cnn 自然 场景 文本 检测 算法 | ||
【主权项】：
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