| 局部与全局双重特征融合的自然场景文本检测 |
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| 引用本文： | 李云洪,闫君宏,胡蕾.局部与全局双重特征融合的自然场景文本检测[J].数据采集与处理,2022,37(2):415-425. |
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| 作者姓名： | 李云洪 闫君宏 胡蕾 |
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| 作者单位： | 江西师范大学计算机信息工程学院， 南昌 330022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61662033）；江西省教育厅科学技术研究（GJJ210326）。 |
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| 摘 要： | 自然场景中文本的形状、方向和类别等变化丰富,场景文本检测仍然面临挑战.为了能够更好地将文本与非文本分隔并准确定位自然场景图像中的文本区域,本文提出一种局部与全局双重特征融合的文本检测网络,通过跳跃连接的方式实现多尺度全局特征融合,对恒等残差块进行改进实现局部细粒度特征融合,从而减少特征信息丢失,增强对文本区域特征提取力...
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| 关 键 词： | 文本检测 跳跃连接 细粒度特征融合 全局特征融合 多边形偏移文本域 |
| 收稿时间： | 2021/4/25 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/7/28 0:00:00 |
Natural Scene Text Detection Based on Local and Global Dual-feature Fusion |
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| LI Yunhong,YAN Junhong,HU Lei.Natural Scene Text Detection Based on Local and Global Dual-feature Fusion[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2022,37(2):415-425. |
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| Authors: | LI Yunhong YAN Junhong HU Lei |
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| Affiliation: | School of Computer Information Engineering, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | text detection jump connection fine-grained feature fusion global feature fusion polygon offset text field |
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