聚焦难样本的区分尺度的文字检测方法

• 作者: 卢瑶瑶 林泓
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 自然场景 文字检测 特征融合 难样本 聚焦损失
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 1506-1516
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 6996字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2019.08.009

摘要

针对卷积神经网络中间特征层信息利用不充分,以及不区分尺度和难易样本的学习所导致的文字检测精度难以提高的问题,提出基于多路精细化特征融合的聚焦难样本的区分尺度的自然场景文字检测方法.构建多路精细化的卷积神经网络融合层提取高分辨率特征图;按照文字标注矩形框的较长边的尺寸,将文字实例划分为3种尺度范围,并分布到不同的候选框提取网络中提取相应的候选框;设计聚焦损失函数对难样本进行重点学习以提高模型的表达能力并得到目标文字框.实验表明,所提出的多路精细化特征提取方法在COCO-Text数据集上的文字召回率较高,聚焦难样本的区分尺度的文字检测方法在ICDAR2013、ICDAR2015标准数据集上的检测精度分别为0.89、0.83,与CTPN、RRPN等方法相比,在多尺度多方向的自然场景图像中具有更强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林泓	武汉理工大学计算机科学与技术学院	20	132	4.0	11.0
2	卢瑶瑶	武汉理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0