[发明专利]一种基于改进的双注意力YOLOv7的场景藏文检测方法在审
| 申请号： | 202310098347.3 | 申请日： | 2023-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN116246282A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 才让当知;黄鹤鸣 | 申请（专利权）人： | 青海师范大学 |
| 主分类号： | G06V30/30 | 分类号： | G06V30/30;G06V30/41;G06N3/048;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 何健雄 |
| 地址： | 810016 青*** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的双注意力YOLOv7的场景藏文检测方法，首先，在YOLOv7的主干网络下采样和颈部上采样之间引入背景抑制模块，用于学习每个通道的重要程度，在增强有用特征的同时抑制无用特征，有利于提升网络辨别前景和背景的能力；其次，在YOLOv7的检测头之前采用卷积注意力模块提取特征，有利于提高网络对文本区域的注意力。并且，为了提高小目标文本检测能力，本发明采用α‑IOU目标损失函数。这样得到的YOLOv7Dual‑attention在MSTD500测试集上对单类藏文场景文本检测时F1达到了84.51％，比基线模型YOLOv7提高了3.6％，优于其他对比的场景藏文文本检测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 注意力 yolov7 场景 藏文 检测 方法 | ||
【主权项】：
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