挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测
Mining text box location feature for anchor-free text detection in natural scene images
岭南师范学院 a. 信息工程学院; b. 广东省特殊儿童发展与教育重点实验室; c. 教学发展与质量测评中心, 广东 湛江 524048
摘要
针对现有优秀的anchor-free文本检测方法只挖掘了文本框几何特性而没有考虑文本框位置特性且缺乏有效的过滤机制，提出了挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测方法。该方法以ResNet50作为卷积神经网络的主干网络，将多个不同尺寸的特征层融合后预测文本框的几何特性和位置特性，最后辅之以二层过滤机制得到最终的检测文本框。在公开的数据集ICDAR2013和ICDAR2011上F值分别达到了0.870和0.861，证明了该方法的有效性。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62005109)
广东省自然科学基金资助项目(2017A030307030)
岭南师范学院自然科学人才专项资助项目(ZL2021015)
广东省特殊儿童发展与教育重点实验室资助项目(TJ202011)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.10.0425
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2556-2560
文章编号: 1001-3695(2021)08-057-2556-05
发布历史
[2021-08-05] 印刷出版
引用本文
卢利琼, 吴东, 吴涛, 等. 挖掘文本框位置特性的anchor-free自然场景文本检测 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (8): 2556-2560. (Lu Liqiong, Wu Dong, Wu Tao, et al. Mining text box location feature for anchor-free text detection in natural scene images [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (8): 2556-2560. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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