基于双重注意力和多尺度特征融合的场景文本检测算法

本文提出了一种场景文本检测方法,用于应对复杂自然场景中文本检测的挑战。该方法采用了双重注意力和多尺度特征融合的策略,通过双重注意力融合机制增强了文本特征通道之间的关联性,提升了整体检测性能。在考虑到深层特征图上下采样可能引发的语义信息损失的基础上,提出了空洞卷积多尺度特征融合金字塔(dilated convolution multi-scale feature fusion pyramid structure, MFPN),它采用双融合机制来增强语义特征,有助于加强语义特征,克服尺度变化的影响。针对不同密度信息融合引发的语义冲突和多尺度特征表达受限问题,创新性地引入了多尺度特征融合模块(multi-scale feature fusion module, MFFM)。此外,针对容易被冲突信息掩盖的小文本问题,引入了特征细化模块(feature refinement module, FRM)。实验表明,本文的方法对复杂场景中文本检测有效,其F值在CTW1500、ICDAR2015和Total-Text 3个数据集上分别达到了85.6%、87.1%和86.3%。     

热能与动力工程在电厂中的合理运用

改革开放以来,电力供给是最为基础的工程建设需求,热能与动力工程在电力行业的发展中发挥重要的作用,提升热能与动力工程的应用效率,不仅可以提升电厂的经济收益,更能促进整个电力行业的发展。该文首先对热能与动力工程的基本概念简要概述;其次,对热能与动力工程在电厂应用的重要性进行分析;最后,针对热能与动力工程在电厂中应用的优化措施提出三点合理性建议。     

基于多模态迭代及修正的文本识别算法

针对场景文本识别在长距离建模时容易产生信息丢失和对低分辨率文本图像表征能力较弱的问题,提出了一种基于多模态迭代及修正的文本识别算法。本文算法的视觉模型(vision model)是由CoTNet(contextual transformer networks for visual recognition)、动态卷积注意力模块(dynamic convolution attention module,DCAM)、EA-Encoder(external attention encoder)和位置注意力机制组合而成的。其中CoTNet可以有效起到缓解长距离建模产生的信息丢失问题;DCAM在增强表征能力、专注于重要特征的同时,将重要的特征传给EA-Encoder,进而提高CoTNet和EA-Encoder之间的联系;EA-Encoder可以学习整个数据集上最优区分度的特征,捕获最有语义信息的部分,进而增强表征能力。经过视觉模型后,再经过文本修正模块(text correction model)和融合模块(fusion model)得到最终的识别结果。实验数据显示,本文所提出的算法在多个公共场景文本数据集上表现良好,尤其是在不规则数据集ICDAR2015上准确率高达85.9%。