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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。 相似文献
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针对目前行人重识别不能充分利用有效特征信息进行识别的问题,提出了一种基于多支路特征融合的行人重识别模型.首先将3个不同的卷积块分别接出1条支路;然后对每条支路上的特征采用注意力机制、批特征擦除等方法处理;最后将各支路特征进行融合,获得了高细粒度表征能力的特征.训练时,各支路相互监督.在Market1501、DukeMT... 相似文献
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