一种改进的图像中的文本检测模型

• 作者: 刘春 刘绍辉 安源 田倬韬
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 深度神经网络 文本检测 实例分割
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种基于深度神经网络的高效自然场景文本检测模型IEAST (Improved EAST).该模型基于EAST (An Efficient and Accurate Scene Text Detector)进行了一系列改进,同时结合了物体检测以及实例分割的思想,通过用Inception Module替换原本特征融合的方式、加入Path Aggregation的思想以及采用Fuzzy Mask来提升模型的整体性能.IEAST是一段式模型,其不仅检测准度上不落后于绝大多数二段式State-of-the-art的文本检测模型,还能保证极快的检测速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘绍辉		19	127	7.0	11.0
2	刘春		26	21	3.0	3.0
3	田倬韬		1	0	0.0	0.0
4	安源		3	0	0.0	0.0