[发明专利]一种基于深度学习的级联式文本关键字段检测方法有效
| 申请号： | 202110334566.8 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN112949574B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 汪增福;吴仕莲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06V30/416 | 分类号： | G06V30/416;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230031 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的级联式文本关键字段检测方法，其步骤包括：首先收集文档图片并进行人工标注，建立关键字段检测数据集；接着构建基于深度学习的级联式文本关键字段检测模型；然后运行基于深度学习的级联式文本关键字段检测模型，得到检测结果；最后根据检测结果对文本关键字段进行后处理，得到矫正后的关键字段。本发明无需复杂的后处理，能够直接针对图像输出关键字段所在位置，便于后续的关键字段识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 级联 文本 关键 字段 检测 方法 | ||
【主权项】：
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