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自然场景图像中维吾尔文检测算法
文献摘要：
针对自然场景图像中维吾尔文检测难度较大、字体粘连、形状较小等问题,提出了改进的DBNet算法.该网络结构主要由拆分注意力网络ResNeSt50和特征金字塔网络FPN融合进行特征提取,然后对提取的特征进行预测,之后经过DB操作获得包含丰富语义信息和位置信息的维吾尔文字检测结果.经过在数据集的实验测试与对比,所提出的算法考虑了语义信息和位置信息对检测结果的影响,得到的准确率达到了0.7672,F值达到了0.67,有效地提高了检测的准确率.
文献关键词：
拆分注意力;维吾尔文检测;特征金字塔
中图分类号：
作者姓名：
王德青;吾守尔·斯拉木;许苗苗
作者机构：
新疆大学信息科学与工程学院,新疆 乌鲁木齐 830046;新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室,新疆 乌鲁木齐 830046
文献出处：
引用格式：
[1]王德青;吾守尔·斯拉木;许苗苗-.自然场景图像中维吾尔文检测算法)[J].东北师大学报（自然科学版）,2022(03):76-82
A类：
维吾尔文检测
B类：
自然场景,场景图像,检测算法,字体,粘连,DBNet,拆分注意力,注意力网络,ResNeSt50,特征金字塔网络,FPN,富语义,语义信息,位置信息,文字检测,实验测试,法考
AB值：
0.310151
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