典型文献
基于注意力机制的端到端自然场景文本识别方法
文献摘要：
近几年前人在文本检测与文本识别领域已经取得了显著的研究进展,但是在场景弯曲的文本识别方面仍然需要解决很多问题.因此提出了一种结合注意力机制与卷积神经网络的有效的端到端场景文本识别方法,文本检测时将引入结合注意力机制的特征金字塔(FPN),将提取到的图像的多尺度特征输入深度双向递归网络(Bi-LSTM)对这些特征进行编码,获得文本序列特征,进而对文本序列特征进行解码达到识别效果.端到端的文本识别模型在CTW1500数据集实验验证了该算法的有效性,提高了自然场景中的文本识别准确率.
文献关键词：
文本识别;自然场景;深度学习;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
马炜宁
作者机构：
河北地质大学 信息工程学院,河北,石家庄 050031
文献出处：
引用格式：
[1]马炜宁-.基于注意力机制的端到端自然场景文本识别方法)[J].新一代信息技术,2022(05):12-15
A类：
双向递归网络
B类：
注意力机制,端到端,自然场景文本识别,文本检测,特征金字塔,FPN,取到,多尺度特征,Bi,序列特征,解码,识别模型,CTW1500,识别准确率
AB值：
0.211825
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