| 基于双分支特征融合的场景文本检测方法 |
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| 引用本文： | 赵鹏,徐本朋,闫石,刘政怡. 基于双分支特征融合的场景文本检测方法[J]. 控制与决策, 2021, 36(9): 2179-2186 |
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| 作者姓名： | 赵鹏 徐本朋 闫石 刘政怡 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230601;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(11701138)；河北省自然科学基金项目(F2018202075). |
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| 摘 要： | 现有的基于深度学习的自然场景文本检测方法一般采用大型深度神经网络作为主干网络进行特征提取,虽然效果显著但检测模型十分庞大,检测效率较低,若直接将主干网络换成轻量型网络则不能提取出足够的特征信息,直接导致检测效果大幅降低.为了降低文本检测模型的规模以及更为高效地检测文本,提出基于双分支特征融合的场景文本检测方法,在采用相...
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| 关 键 词： | 场景文本检测 深度学习 特征金字塔 特征融合 轻量级网络 注意力机制 |
A scene text detection based on dual-path feature fusion |
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| ZHAO Peng,XU Ben-peng,YAN Shi,LIU Zheng-yi. A scene text detection based on dual-path feature fusion[J]. Control and Decision, 2021, 36(9): 2179-2186 |
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| Authors: | ZHAO Peng XU Ben-peng YAN Shi LIU Zheng-yi |
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| Affiliation: | School of Science,Hebei University of Technology,Tianjin 300401,China |
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| Abstract: | The ensemble set controllability and ensemble set stabilization of a class of Boolean control networks (BCNs) are investigated. Firstly, by using semi-tensor product of matrices, the algebraic representation of BCNs is proposed. Then, a necessary and sufficient condition is provided for ensuring the ensemble set controllability of BCNs by adopting the free control sequence. The ensemble set stabilization of BCNs can be transferred into ensemble set controllability and a corresponding decision theorem is obtained. Finally, a numerical example is given to show the effectiveness of the proposed method. |
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| Keywords: | |
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