文件名称：自然场景下的密集文本检测方法
文件大小：1.17MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:42:25
密集文本检测 AdvancedEAST算法 空洞卷积 角点注意力 样本难度权重
自然场景下的文本检测任务是图像处理领域中的难点之一. EAST (Efficient and Accurate Scene Text detector)算法是近年来比较出色的文本检测算法, 但是增加后置处理之后的AdvancedEAST算法仍存在由于激活像素的头尾边界丢失导致的漏检情况, 对密集文本的检测效果也不是很理想. 因此提出了Dilated-Corner Attention EAST (DCA_EAST)改进算法, 对网络结构加入空洞卷积模块以及角点注意力模块, 改善了漏检情况. 针对损失函数, 加入类别权重因子和样本难度权重因子, 有效提升了密集文本的检测效果. 实验结果表明, 该算法在ICDAR2019的ReCTS数据集上准确率为93.02%, 召回率为76.69%, F-measured值为84.07%, 优于AdvancedEAST算法.