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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 250-260页

作者：连哲殷雁君米增智敏徐巧枝内蒙古师范大学计算机科学技术学院呼和浩特010022

场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文... 详细信息

场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作,具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法,重构文本实例的后处理过程过于简单,对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题,设计并提出用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络AIRPNet。模型基于ResNet50特征提取网络,将常规卷积替换为可变形卷积以适应不规则文本特征,并调整block堆叠数使得各层携带的特征更加合理。采用RFP的递归思想更充分地融合多层特征,设计非对称迭代细化预测模块构建更为准确的概率图,可微分二值化后处理重构文本实例边界。针对非对称迭代细化预测模块,设计多种结构进行探究。为评估提出模型的有效性,在三个数据集上与最先进的主流模型进行对比,在ICDAR2015、MSRA-TD500和CTW1500数据集中,分别取得88.7%、88.4%和84.9%的F-measure,实现或接近SOTA性能。实验结果表明,提出模型能够捕获较为准确的概率图,从而构建较为完整的文本边界框。

关键词：文本检测递归金字塔非对称卷积迭代细化预测可微分二值化

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用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络

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计算机工程与应用 2024年

作者：连哲殷雁君米增智敏徐巧枝内蒙古师范大学计算机科学技术学院

场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作，具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法，重构文本实例的后处理过程过于简单，对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题，设计并提出用于场... 详细信息

场景文本检测是图像处理领域的基础性研究工作，具有广泛的应用价值。DBNet作为该领域具有代表性的算法，重构文本实例的后处理过程过于简单，对纵横比显著变化的文本容易误检以及对小文本容易漏检。为解决以上问题，设计并提出用于场景文本检测的非对称迭代细化预测网络AIRPNet。模型基于ResNet50特征提取网络，将常规卷积替换为可变形卷积以适应不规则文本特征，并调整block堆叠数使得各层携带的特征更加合理。采用RFP的递归思想更充分地融合多层特征，设计非对称迭代细化预测模块构建更为准确的概率图，可微分二值化后处理重构文本实例边界。针对非对称迭代细化预测模块，设计多种结构进行探究。为评估提出模型的有效性，在三个数据集上与最先进的主流模型进行对比，在ICDAR2015、MSRA-TD500和CTW1500数据集中，分别取得88.7%、88.4%和84.9%的F-measure，实现或接近SOTA性能。实验表明，提出模型能够捕获较为准确的概率图，从而构建较为完整的文本边界框。

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