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EAST算法是一种高效而准确的场景文本检测算法,但是由于受到感受野的限制,导致在检测小文本时容易出现误检、漏检现象,在检测较长文本时缺乏一定的完整性。针对以上问题,提出一种基于多分支特征融合的自然场景文本检测算法。该算法以EAST算法为基础,引入并改进了浅层特征增强模块(RFB-s),在避免小文本信息损失的前提下,增大浅层网络的感受野改善浅层特征语义信息不足的问题,增强对小文本定位的准确性。引入并改进了循环十字交叉注意力模块(RCCAM),使得特征图中的每个像素能够以非常有效的方式捕获全图像的上下文信息,提高对长文本的检测能力。同时针对回归任务,采用Dice Loss作为损失函数,解决正负样本占比不均衡问题。采用EIoU来提高回归的效果,得到更为精准的文本框。该算法在ICDAR2015和MSRA-TD500数据集上进行测试,均获得了不错的检测效果。表明了该算法能够有效地对自然场景文本进行检测,提高了检测的准确率。 相似文献
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目的 场景文本检测是场景理解和文字识别领域的重要任务之一,尽管基于深度学习的算法显著提升了检测精度,但现有的方法由于对文字局部语义和文字实例间的全局语义的提取能力不足,导致缺乏文字多层语义的建模,从而检测精度不理想。针对此问题,提出了一种层级语义融合的场景文本检测算法。方法 该方法包括基于文本片段的局部语义理解模块和基于文本实例的全局语义理解模块,以分别引导网络关注文字局部和文字实例间的多层级语义信息。首先,基于文本片段的局部语义理解模块根据相对位置将文本划分为多个片段,在细粒度优化目标的监督下增强网络对局部语义的感知能力。然后,基于文本实例的全局语义理解模块利用文本片段粗分割结果过滤背景区域并提取可靠的文字区域特征,进而通过注意力机制自适应地捕获任意形状文本的全局语义信息并得到最终分割结果。此外,为了降低边界区域的预测噪声对层级语义信息聚合的干扰,提出边界感知损失函数以降低边界区域特征的歧义性。结果 算法在3个常用的场景文字检测数据集上实验并与其他算法进行了比较,所提方法在性能上获得了显著提升,在Totoal-Text数据集上,F值为87.0%,相比其他模型提升了1.0%;在MSRA-TD500(MSRA text detection 500 database)数据集上,F值为88.2%,相比其他模型提升了1.0%;在ICDAR 2015(International Conference on Document Analysis and Recognition)数据集上,F值为87.0%。结论 提出的模型通过分别构建不同层级下的语义上下文和对歧义特征额外的惩罚解决了层级语义提取不充分的问题,获得了更高的检测精度。 相似文献
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针对自然场景文本长度不定、角度倾斜等难题,提出了一种基于增强特征提取网络与语义特征融合的文本检测方法。通过结合可变形卷积与空洞卷积,设计了一种增强扩张残差模块EDRM (Enhanced Dilated Residual Module),将其应用于ResNet18的conv4_x与conv5_x层,并以此作为骨干网络,在改善网络特征提取能力的同时提高特征图像分辨率,减少空间信息丢失。其次,针对现有算法提取文本语义特征仍不充分的问题,将双向长短期记忆网络BiLSTM (Bi-directional Long Short-Term Memory)引入特征融合部分,增强融合特征图对自然场景文本的表征能力以及特征序列的关联性,同时提高模型的文本定位能力。在多方向文本数据集ICDAR2015、长文本数据集MSRA-TD500上对模型展开评估,实验结果表明,该算法与当下高效的DBNet算法相比,F值分别提升1.8%、3.3%,表现出良好的竞争力。 相似文献
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场景文本检测是计算机视觉领域研究的主要方向.文章介绍了近几年深度学习技术在场景文本检测上的应用,包括对场景文本图像检测中存在问题的描述,对近些年场景文本检测算法的分类和分析,以及场景文本检测数据集的介绍.最后总结并展望了未来场景文本检测的发展趋势. 相似文献
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现有的场景文字检测算法存在特征能力提取不足和无法适应场景文本大小变化多端的问题。针对这些不足,对CRAFT算法进行改进,把原本的VGG16bn特征提取网络替换成ESPANet网络,使网络能够适应文字的大小变化,同时加入一种融合注意力机制让网络学习到空间和位置上的权重,达到增强重要特征、抑制无用特征的效果,从而提升在不同场景下字符的分割质量和分割能力。在ICDAR2013和ICDAR2015两个数据集上进行验证,实验结果表明改进之后的算法在准确率、召回率以及调和平均数三个指标都表现优异,更优于原CRAFT算法及其他文字检测算法。 相似文献
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银行故障单中故障的截图常存在与自然场景中,能够在该图中精确地进行文本检测,将可以提高文本识别的精确度,并提高案例库的搜索和主动运维能力.为了提高自然场景文本检测的效率,提出了一种基于深度学习的自然场景文本检测算法.算法首先提取出图像中的最大稳定极值区域作为候选字母,利用单链接层次聚类得到候选文本,对候选文本进行中值滤波,最后通过一个深度置信网络DBN来删除非文本候选.实验结果表明,基于DBN的方法能有效提高自然场景文本检测的准确率,比传统方法具有更好的结果. 相似文献
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目的 获取场景图像中的文本信息对理解场景内容具有重要意义,而文本检测是文本识别、理解的基础。为了解决场景文本识别中文字定位不准确的问题,本文提出了一种高效的任意形状文本检测器:非局部像素聚合网络。方法 该方法使用特征金字塔增强模块和特征融合模块进行轻量级特征提取,保证了速度优势;同时引入非局部操作以增强骨干网络的特征提取能力,使其检测准确性得以提高。非局部操作是一种注意力机制,能捕捉到文本像素之间的内在关系。此外,本文设计了一种特征向量融合模块,用于融合不同尺度的特征图,使尺度多变的场景文本实例的特征表达得到增强。结果 本文方法在3个场景文本数据集上与其他方法进行了比较,在速度和准确度上均表现突出。在ICDAR(International Conference on Document Analysis and Recognition) 2015数据集上,本文方法比最优方法的F值提高了0.9%,检测速度达到了23.1 帧/s;在CTW(Curve Text in the Wild) 1500数据集上,本文方法比最优方法的F值提高了1.2%,检测速度达到了71.8 帧/s;在Total-Text数据集上,本文方法比最优方法的F值提高了1.3%,检测速度达到了34.3 帧/s,远远超出其他方法。结论 本文方法兼顾了准确性和实时性,在准确度和速度上均达到较高水平。 相似文献
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针对路侧交通监控场景和智能交通管控需要,提出轻量型的车辆检测算法GS-YOLO,解决现有模型检测速度慢、占用内存多的问题.GS-YOLO借鉴GhostNet思想将传统卷积分为两步,利用轻量操作增强特征,降低模型的计算量.在主干特征提取网络中引入注意力机制,对重要信息进行选择,提高模块的检测能力.另外参考SqueezeN... 相似文献
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文字在生活中随处可见,是人们沟通、互动和传递信息的主要媒介.EAST(Efficient and Accuracy Scene Text)模型是一种高效、准确的场景文本检测算法,可以出色地检测自然场景中的文本.但是该方法仍存在长文本检测精度不高等问题.论文对EAST模型进行了改进,在特征提取阶段用Resnet50深度网络来增加模型的鲁棒性,其次在特征融合阶段加入长短时记忆方法LSTM(Long-Short Term Memory),优化了样本信息.实验结果表明,论文设计的场景文字检测算法能够实时处理自然场景图像,准确定位图像中文字的位置,提高了检测精度. 相似文献
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韩建林 《数字社区&智能家居》2006,(6):212-213
以当前信息化社会环境为基点,概括了信息素养的基本定义,讨论了高校学生的信息素养含义,并从信息意识素养、信息伦理道德素养、信息处理能力素养、信息交流共享能力素养四个方面论述了高校学生应具备的信息素养结构。 相似文献
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韩建林 《数字社区&智能家居》2006,(17)
以当前信息化社会环境为基点,概括了信息素养的基本定义,讨论了高校学生的信息素养含义,并从信息意识素养、信息伦理道德素养、信息处理能力素养、信息交流共享能力素养四个方面论述了高校学生应具备的信息素养结构。 相似文献
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Brian Detlor 《Information Systems Journal》2003,13(2):113-132
Abstract. This case study investigates various ways in which different internet-based information systems (IS) are used by organizational participants. Borrowing theoretical insights on information behaviour accumulated over 50 years of information studies research, a conceptual framework is presented to help understand and assess the social and organizational impacts of internet-based IS. The framework describes the use of internet-based IS as a dynamic cycle of information needs–seeking–use activity situated in the context of a firm's information environment. Research questions pertain to the process of how individuals in organizations seek and use information from internet-based IS to satisfy information needs. In terms of information needs, this involves understanding the problem situations that lead participants to use internet-based IS, as well as the characteristics of those problems beyond subject matter. With respect to information seeking, this involves analysing how information from internet-based systems is displayed and formatted to signal their potential usefulness. In terms of information use, this involves how information obtained from internet-based systems is used in practice to resolve or redefine problems. Both quantitative and qualitative research methods are used. Data collection involves web tracking to identify significant episodes of internet-based IS activity, as well as one-on-one interviews to explore the context behind these episodes. Results suggest that it is possible and valuable to identify scenarios of internet-based IS use dominant in an organizational work setting. Doing so can help to identify ways to improve the situated use of internet-based IS that ameliorate the information needs–seeking–use cycle in firms. 相似文献
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为满足用户广泛、准确、快速获取文物信息的要求,设计了数字博物馆文物信息获取系统。在设计过程中采用多线程、信息再过滤、信息重新分类等技术,对信息获取、信息分析、信息分类技术进行改进,解决了目前数字博物馆存在的信息来源局限性的问题,同时提高信息的准确性,使文物信息分类清晰,从而实现了文物信息的快速检索。 相似文献
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军队信息化建设发展日益深入,军队院校学员是未来军队信息化建设的中坚和骨干,学习运用信息化的程度,直接关系部队信息化建设的成效。介绍了信息素质的内涵,提出了培养学员信息素质的具体方法与措施。 相似文献
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计算机中的信息系统包括数据库、数据库运行、数据库的存放和传输等部分。为了保证信息的完整性及安全性,本文探究了威胁信息来源、信息流向、信息的执行及保存方面的因素,并且针对不同的信息威胁因素提出了解决威胁问题的方法。 相似文献
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章仁忠 《计算机与数字工程》2006,34(4):105-108
论述了企业信息化建设的现状及发展情况。文章首先介绍了企业信息化建设取得的初步成效,分析了企业信息化建设值得注意的几个问题,最后提出了加快企业信息化建设的对策措施。 相似文献
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影响数字化校园建设中信息安全和信息共享的因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
王宏伟 《网络安全技术与应用》2007,(1):80-81
本文主要分析影响数字化校园建设中信息安全和信息共享的因素,为更好的开展数字化校园建设提供一些参考。 相似文献