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基于DBNet改进的检务场景文本检测算法研究
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作者 于晓 林世基 《现代计算机》 2024年第6期26-31,72,共7页
针对检务场景文本检测中,现有的检测算法仍存在误检率和漏检率高等问题。通过改进现有的特征提取网络,引入高效通道注意力和空间注意力模块CBAM,同时改进可微二值化函数,并将改进后的网络应用到检务场景文本检测当中。改进后的算法在ICD... 针对检务场景文本检测中,现有的检测算法仍存在误检率和漏检率高等问题。通过改进现有的特征提取网络,引入高效通道注意力和空间注意力模块CBAM,同时改进可微二值化函数,并将改进后的网络应用到检务场景文本检测当中。改进后的算法在ICDAR 2015数据集上的准确率、召回率及F值相较于改进前分别提升了2.2、5.4及4.2个百分点,达到了89.2%和63.6%及74.3%。实验数据表明,改进DBNet文本检测算法在收敛速度和检测精度上都有明显的提升。 展开更多
关键词 文本检测 检务场景 可微二值化 深度学习 CBAM
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