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基于改进EAST的文本检测算法

Text Detection Algorithm Based on Improved EAST

作     者:王俊 苗军 卿来云 乔元华 

作者机构:北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京 北京工业大学数理学院北京 

出 版 物:《计算机科学与应用》 (Computer Science and Application)

年 卷 期:2021年第11卷第1期

页      面:167-175页

学科分类:08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:文本识别 EAST ASPP网络 BLSTM神经网络 

摘      要:自然场景文本定位检测是文本识别的研究热点之一。EAST算法是目前自然场景文本定位检测算法较为出色的算法之一,在ICDAR2015数据集上,有着较高的准确率和召回率。但EAST算法仍存在着感受野不够大、长文本检测效果不佳的问题。因此本实验对EAST算法进行改进,通过改进EAST算法的结构,加入了ASPP网络,扩大感受野,加入了BLSTM神经网络,增强了文本之间的关联,提高文本定位效果。实验结果表明,该算法在ICDAR2015文本定位任务上的召回率为77.84%,精确率为86.24%,F-score为81.82%,优于经典EAST算法。

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