典型文献
一种端到端的自然场景文本检测与识别模型
文献摘要：
提出了一种结合卷积神经网络和递归神经网络的有效的端到端场景文本识别方法.首先使用特征金字塔(FPN)提取图像的多尺度特征,然后将引入残差网络(ResNet)的深度双向递归网络(Bi-LSTM)对这些特征进行编码,获得文本序列特征,进而引入注意力机制(Attention)对文本序列特征进行解码达到识别效果.在ICDAR2013、ICDAR2015数据集实验验证了该算法的有效性,该方法不仅降低了训练难度,而且提升了网络的收敛速度,提高了文本识别准确率.该方法的有效性在ICDAR2013、IC-DAR2015数据集上得到了充分验证.
文献关键词：
特征金字塔;卷积网络;双向递归网络;文本识别
中图分类号：
作者姓名：
陈鹏;李鸣;张宇;王志鹏
作者机构：
南昌大学信息工程学院,江西南昌 330000
文献出处：
引用格式：
[1]陈鹏;李鸣;张宇;王志鹏-.一种端到端的自然场景文本检测与识别模型)[J].测控技术,2022(07):17-22,63
A类：
双向递归网络
B类：
端到端,自然场景文本检测,检测与识别,识别模型,递归神经网络,场景文本识别,使用特征,特征金字塔,FPN,多尺度特征,残差网络,ResNet,Bi,序列特征,注意力机制,Attention,解码,ICDAR2013,ICDAR2015,收敛速度,识别准确率,上得,卷积网络
AB值：
0.334561
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