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APSENet:一种基于实例分割网络的满文档案文本行检测方法
文献摘要：
文本行检测是满文档案数字化的重要环节,目前相关研究较少,特别是在长文本检测方面.本文借鉴PSENet图像实例分割模型,提出了APSENet的满文档案文本行检测方法.该方法使用ResNet网络提取满文档案文本行特征,通过引入渐进式尺度扩展算法用于后处理网络输出的分割mask,可以有效解决长文本难以检测的问题,通过引入特征通道注意力机制,可以解决由无关背景干扰引起的文本框边距较大问题.实验结果表明,该算法可以取得较好的检测效果.
文献关键词：
满文档案;文本行检测;注意力机制;渐进式尺度扩展
中图分类号：
作者姓名：
赫欣;李厚杰;周瑜;郑蕊蕊;贺建军
作者机构：
大连民族大学 信息与通信工程学院,辽宁 大连116605
文献出处：
引用格式：
[1]赫欣;李厚杰;周瑜;郑蕊蕊;贺建军-.APSENet:一种基于实例分割网络的满文档案文本行检测方法)[J].中央民族大学学报（自然科学版）,2022(01):19-27
A类：
APSENet,文本行检测,渐进式尺度扩展,后处理网络
B类：
实例分割网络,满文档案,档案数字化,长文,文本检测,图像实例分割,分割模型,ResNet,mask,通道注意力机制,背景干扰,文本框,边距,检测效果
AB值：
0.186872
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