双向特征融合的快速精确任意形状文本检测

现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后...     

改进特征提取模块的场景文本检测方法

基于深度学习的自然场景文本检测方法的特征提取模块一般采用大型网络,模型复杂且效率低。为了降低文本检测模型的复杂度以及更快速有效地检测文本,在基于分割的渐进式扩展网络PSENet的基础上,使用轻量级小型网络MobileNet V3作模型局部特征提取模块,减少参数数量,结合多级卷积来提取不规则文本的区域特征;使用优化器Adam计算每个参数的自适应学习率,加速训练优化过程,提升模型运算效率。在数据集ICDAR2015上进行验证,实验结果表明改进的算法在性能上有明显改善。     

基于注意力机制和空洞卷积的自然场景弯曲文本检测方法

自然场景的弯曲文本检测技术多用于智慧旅游场景.针对当前弯曲文本检测存在的受到卷积神经网络的感受野大小和提取特征能力有待提升的影响,网络难以识别自然场景图像中的文本和非文本区域问题,提出了一种基于注意力机制和空洞卷积的自然场景下文本检测方法 (Resnet Squeeze and Excitation Dilation Jaccard Progressive Scale Expansion Network, RSDJ-PSE). RSDJ-PSE引入软注意力机制SE块在检测网络的骨干网络中,进一步增强了特征提取能力,接着引入空洞卷积到骨干网络中,扩展了卷积的感受野且不增大参数量,最后使用Jaccard系数替换Dice系数在后处理算法中,提升了该文本检测方法的F值.在定向文本数据集ICDAR2015、标准弯曲文本数据集CTW1500和Total-Text数据集上的检测结果表明：与8种检测方法对比,该方法具有最好的文本检测性能.     

基于Transformer解码的端到端场景文本检测与识别算法

针对任意形状的场景文本检测与识别，提出一种新的端到端场景文本检测与识别算法。首先，引入了文本感知模块基于分割思想的检测分支从卷积网络提取的视觉特征中完成场景文本的检测；然后，由基于Transformer视觉模块和Transformer语言模块组成的识别分支对检测结果进行文本特征的编码；最后，由识别分支中的融合门融合编码的文本特征，输出场景文本。在Total-Text、ICDAR2013和ICDAR2015基准数据集上进行的实验结果表明，所提算法在召回率、准确率和F值上均表现出了优秀的性能，且时间效率具有一定的优势。     

基于深度学习的场景文本检测算法研究

针对自然场景中任意形状文本图像因文本行难以区分导致的信息丢失问题,提出了 一种基于深度学习的场景文本检测算法。首先构建特征提取模块,使用Resnet50作为骨干 网络,在增加跨层连接的金字塔网络结构中引入并联的空洞卷积模块,以提取更多语义信息; 其次,对得到的特征图进行多尺度特征融合,学习不同尺度的特征;最后预测出不同内核大 小的文本实例,并通过尺度扩展逐渐扩大文本行区域,直到得到最终的检测结果。实验结果 表明,该方法在SCUT-CTW1500弯曲文本数据集上的准确率、召回率及F1值分别达到88.5%、 77.0%和81.3%,相比其他基于分割的算法,该算 法对弯曲文本的检测效果良好,具有一定的 应用价值。     

基于高斯密度图的自然场景中文文字检测

自然场景下中文文字检测任务字符面积较小且文字背景复杂,为此,该文提出了一种基于高斯密度图作为分割区域标签的文字检测改进方法。将文本区域标注从矩形框改变为高斯分布区域标签,在特征融合部分引入了交叉通道融合注意力机制,以提高网络的收敛性能,提出像素值一维投影法解决了文字密集区域输出的高斯密度图在不同标签区域出现重叠的问题。经过实验验证,该文方法对中文文字检测有较好的结果,证明了该方法的有效性。     

基于LFN的自然场景文本检测

在自然场景文本检测领域,现有的深度学习网络仍存在文本误检、漏检、定位不准确的情况.针对这一问题,本文设计出一种基于大感受野特征网络(Large Receptive Field Feature Network,LFN)的文本检测算法.首先选取速度和准确度更好的轻量级主干网络ShuffleNet V2,并加入细粒度特征融合模块以获取更多隐藏的文本特征信息;再通过分析不同尺度的特征图感受野不同,并对比不同尺度的特征图进行归一化后得到的特征图尺寸对结果的影响,构造了双融合特征提取模块,对输入图像提取多尺度特征以减少文本特征丢失,增大感受野;最后为处理正负样本失衡的问题,在可微二值化模块中引入Dice Loss,增加文本定位的准确度.在ICDAR2015和CTW1500数据集上的实验表明,该网络无论是在性能还是速度上对文本检测效果都有显著提升.其中在ICDAR2015数据集上F1为86.1%,较性能最优的PSENet网络提升了0.4%,速度达到了50 fps,较速度最快的DBNet网络提升了约1.92倍,在CTW1500数据集上F1为83.2%,较PSENet网络提升了1%,速度达到了35 fp...     

一种面向室内场景的语义分割网络

现有RGB D语义分割方法难以充分地融合深度信息来实现对复杂场景的语义分割,为了能更精确地在室内场景RGB图中进行识别内部物体,提出一种基于通道注意力机制的非对称三分支结构型卷积网络语义分割模型。该方法能选择性地从RGB图和深度图像中收集特征。先构建了一个具有三个并行分支的体系结构,并添加了三个互补的注意模块。且运用了双向跨模块特征传播策略,不仅可以保留原始RGB图像和深度图像的特征,还能充分利用融合分支的深度特征。在两个室内场景数据集(NYUDv2数据集和SUN RGBD数据集)进行了对照实验和消融研究。结果表明,所提出的模型与目前最好的表现方法注意力互补网络(ACNet)对比下,像素精度、平均像素精度、平均交并比分别提高了09、13、17,在镜子、书本、箱子等小物体的语义分割交并比指标提高了72、96、112。验证了提出的模型在处理室内场景具更强的适用性。     

基于双重注意力融合和空洞残差特征增强的场景文本检测

针对自然场景中任意形状文本容易漏检、错检的问题,提出了一种基于双重注意力融合和空洞残差特征增强的场景文本检测方法.为了增强文本特征通道之间的潜在联系,提出了双重注意力融合(DAF)模块,采用双向特征金字塔与双重注意力融合模块相结合的方式进行多层的特征融合;另外针对深层特征图在降维的过程中可能造成语义丢失的现象,提出了空...     

基于显著性特征和DCNN的高分遥感影像场景分类

高分遥感影像的场景分类是解译遥感影像信息的重要工作之一.为了准确提取出目标信息,针对高分遥感影像场景分类中存在的背景复杂、目标多样、目标信息与背景信息难以区分等问题,提出了一种基于显著性特征和深度卷积神经网络(DCNN)的高分遥感影像场景分类方法.首先,利用K-means聚类与超像素分割算法得到影像的颜色空间分布与颜色对比图,融合不同对比图,以得到显著图.然后,通过对数变换增强显著图中的特征,采用自适应阈值分割方法提高目标的区分度并划分出目标区域和背景区域,以提取出感兴趣区域.最后,构建了一种用于提取深层语义特征的DCNN模型,并将得到的特征输入网络模型中进行训练和分类.实验结果表明,本方法能有效区分主要目标信息与背景信息,减少无关信息的干扰,在UC-Merced数据集和WHU-RS数据集上的分类精度分别为96.10％和95.84％.     

特征词选择与相似度融合的微博话题发现方法

微博短文本中存在一些相同或相近、但与主题关系不大的词项,对准确度量文本之间的相似性具有较大的干扰作用,影响微博话题被发现的质量。提出一种基于文本内容与结构化信息相结合的特征词选择算法,能有效提取具有代表性的特征词,并对文本、话题间相似度的计算策略进行改进,然后将特征词选择算法与相似度计算方法融合,应用于微博文本数据实现话题发现。实验结果表明,本算法能有效降低话题发现的平均漏检率与误检率,提高话题发现质量。     

Multiple attention encoded cascade R-CNN for scene text detection

Inspired by instance segmentation algorithms, researchers have proposed quantity of segmentation-based methods for text detection, achieving remarkable results on scene text with arbitrary orientation and large aspect ratios. Following their success, we believe cascade architecture and extracting contextual information in multiple aspects are powerful to boost performance on the basis of segmentation-based methods, especially in decreasing false positive texts in complex natural scene. Based on such consideration, we propose a multiple-context-aware and cascade CNN structure, which appropriately encodes multiple categories of context information into a cascade R-CNN framework. Specifically, the proposed method consists of two stages, i.e., feature generation and cascade detection. During the first stage, we define ISTK (Isolated Selective Text Kernel) module to refine feature map, which sequentially encodes channel-wise and kernel-size attention information by designing multiple branches and different kernel sizes in isolate form. Afterwards, we build long-range spatial dependencies in feature map via non-local operations. Built on contextual feature map, Cascade Mask R-CNN structure progressively refines accurate boundaries of text instances with multi-stage framework. We conduct comparative experiments on ICDAR2015 and 2017-MLT datasets, where the proposed method outperform comparative methods in terms of effectiveness and efficiency measurements.     

基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法 在入侵检测中的应用研究

 在入侵检测中应用特征选择能够在保持原有信息完整性的基础上,去除其中的冗余特征,有效地提高入侵检测系统的检测速度.本文提出了一种新的特征选择方法,即基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法.实验结果表明该特征选择方法能够有效去除网络数据信息中的冗余特征,减少特征选择时间;并且能够在保证检测准确率的前提下,有效提高系统的检测速度.     

基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测

针对传统无人机检测方法缺乏智能性和泛化性的问题,提出了一种基于权重不可知神经网络(Weight Agnostic Neural Network,WANN)的无人机微动特征检测方法,以实现探测无人机的目的.推导了旋翼无人机微动模型,详细说明了WANN模型的构建过程.以回波信号的循环谱等高图作为训练、测试数据集进行了仿真,...     

基于知网的概念特征抽取方法

文本特征抽取是文本过滤的一项重要基础,但通常采取的用字、词作为特征项的显著缺点是无法表达文本的语义信息,所以本文在向量空间模型的基础上提出了一种以知网为语义知识库、基于语义信息的文本特征项抽取方法。该方法比单纯的词汇信息更能体现文本的概念特征,提高过滤系统的性能;同时还能降低文本向量的维数,减少计算量,提高过滤效率。我们在引入了该方法的中文文本过滤系统上进行的实验结果也充分证实了其有效性。     

基于字符级联合网络特征融合的中文文本情感分析

针对传统卷积神经网络(CNN)同层神经元之间信息不能互传,无法充分利用同一层次上的特征信息,以及无法提取长距离上下文相关特征的问题.该文针对中文文本,提出字符级联合网络特征融合的模型进行情感分析,在字符级的基础上采用BiGRU和CNN-BiGRU并行的联合网络提取特征,利用CNN的强学习能力提取深层次特征,再利用双向门限循环神经网络(BiGRU)进行深度学习,加强模型对特征的学习能力.另一方面,利用BiGRU提取上下文相关的特征,丰富特征信息.最后在单方面上引入注意力机制进行特征权重分配,降低噪声干扰.在数据集上进行多组对比实验,该方法取得92.36%的F1值,结果表明本文提出的模型能有效的提高文本分类的准确率.     

特征增强和双线性特征向量融合的移动端工业货箱文本检测

在实际工业环境下,光线昏暗、文本不规整、设备有限等因素,使得文本检测成为一项具有挑战性的任务。针对此问题,设计了一种基于双线性操作的特征向量融合模块,并联合特征增强与半卷积组成轻量级文本检测网络RGFFD（ResNet18+GhostModule+特征金字塔增强模块（feature pyramid enhancement module, FPEM）+ 特征融合模块（feature fusion module,FFM）+可微分二值化（differenttiable binarization,DB））。其中,Ghost模块内嵌特征增强模块,提升特征提取能力,双线性特征向量融合模块融合多尺度信息,添加自适应阈值分割算法提高DB模块分割能力。在实际工厂环境下,采用嵌入式设备UP2 board对货箱编号进行文本检测,RGFFD检测速度达到6.5 f/s。同时在公共数据集ICDAR2015、Total-text上检测速度分别达到39.6 f/s和49.6 f/s,在自定义数据集上准确率达到88.9%,检测速度为30.7 f/s。     

基于Attention-CTC的自然场景文本识别算法

针对自然场景下文本识别所存在的字符分割困难、识别精度依赖字典等问题,文中提出了一种基于注意力机制与连接时间分类损失相结合的文本识别算法。利用卷积神经网络与双向长短时期记忆网络实现对图像的特征编码,再使用Attention-CTC结构实现对特征序列的解码,有效解决Attention解码无约束的问题。该算法避免了对标签进行额外对齐预处理和后续语法处理,在加快训练收敛速度的同时显著提高了文本识别率。实验结果表明,该算法对字体模糊、背景复杂的文本图像都具有很好的鲁棒性。