典型文献
基于层次自注意力的高效场景文本识别
文献摘要：
在深度学习技术的发展驱动下,智慧应用场景对文本识别任务提出了更高的要求.现有方法更加侧重构建强大的视觉特征提取网络,忽略了文本序列特征的提取能力.针对该问题,提出了一种基于层次自注意力的场景文本识别网络.通过融合卷积和自注意力可以建立并增强文本序列信息与视觉感知信息间的联系.由于视觉特征和序列特征在全局空间中的充分交互,有效地减小了复杂背景噪声对识别精度的影响,实现了对规则和不规则场景文本的鲁棒性预测.实验结果表明,所提方法在各数据集上均表现出竞争力.尤其是在CUTE数据集上可以实现81.4％,6.24 ms的最佳精度和速度,具备一定的应用潜力.
文献关键词：
深度学习;场景文本识别;卷积神经网络;自注意力
中图分类号：
作者姓名：
陈瑛;陈平平;林志坚
作者机构：
福州大学 物理与信息工程学院, 福建 福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]陈瑛;陈平平;林志坚-.基于层次自注意力的高效场景文本识别)[J].无线电工程,2022(01):70-75
A类：
B类：
自注意力,场景文本识别,深度学习技术,智慧应用场景,建强,视觉特征,特征提取网络,序列特征,特征的提取,识别网络,序列信息,视觉感知,感知信息,复杂背景,背景噪声,识别精度,CUTE,ms
AB值：
0.315396
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