基于优化锚点的细粒度文本检测与识别

作     者：王漳 梁祖红 罗孝波 

作者机构：广东工业大学计算机学院广东广州510006 

基　　金：国家基金:单元流水车间双重资源优化配置(项目编号:71402033) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2022年第18卷第10期

页      码：9-14页

摘      要：CTPN文本检测模型在细粒度文本检测过程中会出现断连、漏检的情况,尤其是在细粒度的文本场景下。针对以上问题,提出了一种细粒度文本检测算法。该算法基于CTPN模型网络进行改进,重新设计了垂直锚点尺度,以适应细粒度文本的特征;同时调整主干网络的结构适应锚点的尺度。在anchor的连接过程中采用了自适应间隔的连接方式,从而保留水平语义信息的完整性。文本识别阶段采用CRNN方式进行识别。通过PyTorch环境验证细粒度的发票数据集,所提方法相比于原CTPN文本定位方法效果显著提高。

主 题 词：文本检测 细粒度 锚点机制 文本识别 深度学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2022.0753

馆 藏 号：203111735...