文本核重建与扩展实现任意形状文本检测

作     者：邓胜军 陈念年 DENG Shengjun;CHEN Niannian

作者机构：西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第9期

页      面：228-236页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：四川省科技厅重点研发项目(2021YFG0031) 四川省省级科研院所科技成果转化项目(22YSZH0021) 

主　　题：场景文本检测 任意形状 文本核 

摘      要：基于分割的方法对自然场景中的文本进行像素级预测,大幅度提升了对任意形状文本的检测效果,但是如何有效分离相邻文本仍然是检测中的难题。目前广泛采用的方法是通过缩小文本注释边界得到文本核来分离相邻文本。然而,网络预测文本核时舍弃了文本核外大部分信息,降低了基于分割的文本检测方法的性能。为了解决这个问题,提出了一种文本核重建算法,将文本核的生成放在后处理阶段,通过网络预测的方向场将文本实例向内收缩形成文本核。同时,提出了一种文本核扩展算法用于将文本核恢复为完整的文本实例。实验表明,所提方法在Total-Text(88.66%)、CTW-1500(87.28%)和MSRA-TD500(90.65%)三个数据集上取得了相似或最好的检测性能。