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基于残差连接的场景文本识别端到端网络结构优化
基于残差连接的场景文本识别端到端网络结构优化
作者:
潘翔
郑河荣
黄金星
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
残差连接
场景文本识别
堆叠层
网络深度
最优路径
摘要:
针对已有文本识别网络由于深度不够而识别准确率较低的问题,文中提出一种改进的端到端文本识别网络结构.首先,将文本作为序列,采用残差模块将文本按列切分成特征向量输入循环层.这种残差结构增加了卷积网络的深度,使网络保持对文本图像的最佳表征能力,实现对文本信息的捕捉.另一方面,残差模块采用堆叠层来学习残差映射,在层数加深的情况下提高了网络的收敛性.然后,采用循环层对这些文本特征序列进行上下文建模,并把建模结果输入Softmax层以获得序列对应标签的预测,实现了对任意长度文本的识别.循环层使用长短时记忆网络学习文本之间的依赖关系,解决长序列训练过程中的"梯度消失"问题.最后,通过最优路径方法进行文本标签转录.该方法找到一条路径使其概率最大,并输出这条路径对应的序列为最优序列.改进的文本识别网络结构增加了深度,提高了文本图像的特征描述能力和在噪声下的稳定性.在多个测试数据集(ICDAR2003,ICDAR2013,SVT和IIIT5K)上将所提算法与已有典型算法进行实验对比分析,结果表明该网络结构能够得到更高的场景文本识别准确率,验证了其有效性.
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文献信息
篇名
基于残差连接的场景文本识别端到端网络结构优化
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
残差连接
场景文本识别
堆叠层
网络深度
最优路径
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
计算机图形学&多媒体
研究方向
页码范围
221-226
页数
6页
分类号
TP311
字数
6459字
语种
中文
DOI
10.11896/jsjkx.190500017
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
郑河荣
浙江工业大学计算机科学与技术学院
47
436
11.0
19.0
2
潘翔
浙江工业大学计算机科学与技术学院
44
316
9.0
16.0
3
黄金星
浙江工业大学计算机科学与技术学院
3
5
1.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(4)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
1998(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2017(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2019(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2020(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
残差连接
场景文本识别
堆叠层
网络深度
最优路径
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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