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基于DBNet改进的检务场景文本检测算法研究
1
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。
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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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题名
基于DBNet改进的检务场景文本检测算法研究
1
作者
于晓
林世基
机构
天津理工大学电气工程与自动化学院
出处
《现代计算机》
2024年第6期26-31,72,共7页
基金
国家自然科学基金(61502340)
天津市自然科学基金(18JCQNJC01000)。
文摘
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。
关键词
文本检测
检务场景
可微二值化
深度学习
CBAM
Keywords
text detection
prosecutorial scenes
sifferentiable binarization
deep learning
CBAM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
基于DBNet改进的检务场景文本检测算法研究
于晓
林世基
《现代计算机》
2024
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