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基于空间位置特征增强的文本检测算法
文献摘要：
针对现有文本检测算法缺少具有对文本特征空间化描述的问题,基于DBNet文本检测网络,将空间位置特征信息强化模块嵌入到特征提取网络中的残差模块中以增强文本特征.残差模块中的特征图输入到强化模块后,拆分为2个空间方向的聚合特征,能够保持通道间远程依赖和捕捉精确的特征位置信息.利用可形变卷积强化这两种特征,将特征图进行分割识别.实验结果表明,本算法在多方向数据集和多语言数据集的平均精度分别为88.8％、86.4％,相比于其它算法均有一定的提升.
文献关键词：
图像处理;卷积神经网络;注意力机制;可形变卷积
中图分类号：
作者姓名：
高战;王国栋
作者机构：
青岛大学计算机科学技术学院,青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]高战;王国栋-.基于空间位置特征增强的文本检测算法)[J].青岛大学学报（自然科学版）,2022(01):19-25,33
A类：
B类：
空间位置,位置特征,特征增强,文本检测,检测算法,文本特征,特征空间,空间化,DBNet,测网,特征信息,信息强化,特征提取网络,残差模块,特征图,拆分,空间方向,聚合特征,位置信息,可形变卷积,多方向,方向数,多语言,语言数据,注意力机制
AB值：
0.441792
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