典型文献
基于实例分割方法的场景文本检测算法研究
文献摘要：
本研究主要使用实例分割技术对自然场景中的文字进行检测,以PSENet网络为研究对象,将ResNext101与FPN结合作为主干网络进行特征提取,以提高文本检测模块的精度.本文着重研究基于像素级别的实例分割问题,对文本图像中的文字进行精确定位,实现高效简洁地提取文本图像中的文字.实验结果表明,改进后的模型在进行文本检测上有了更好的效果.
文献关键词：
PSENet;实例分割;深度学习;ResNext
中图分类号：
作者姓名：
徐莹
作者机构：
西南民族大学电子信息学院,成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]徐莹-.基于实例分割方法的场景文本检测算法研究)[J].现代计算机,2022(06):73-77,89
A类：
ResNext101
B类：
实例分割,分割方法,场景文本检测,检测算法,算法研究,自然场景,PSENet,FPN,主干网络,检测模块,像素级,文本图像,精确定位
AB值：
0.327981
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