基于注意力增强网络的场景文字识别

• 作者: 徐富勇
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 场景文字识别 神经网络 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 73-77
• 页数: 5页
• 字数: 3059字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.09.017

摘要

场景文字识别的一个具有挑战性的方面是处理具有扭曲或不规则布局的文字,尤其是透视文字、模糊文字和曲线文字在自然场景中较为常见,且难以识别.提出一个注意力增强网络,将其用于场景文字识别.此网络由卷积神经网络和循环神经网络组成.注意力增强的序列识别网络可以直接根据输入的图像预测字符序列.整个模型可以进行端到端的训练,训练只需要图像和相应的文字真实标签.在各种公开数据集上进行广泛的实验,包括ICDAR 2003、ICDAR 2013和SVT等数据集,验证此网络具有优异的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐富勇	四川大学计算机学院	2	0	0.0	0.0