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基于Attention-DBNet算法的文本检测方法
1
作者
杨华
汪俊雄
+3 位作者
沈浩
张书祥
冯立
肖杰
《中南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第5期674-682,共9页
针对复杂自然场景下文本检测信息缺失和漏检的问题,引入Attention机制,提出Attention-DBNet算法.在特征提取的FPNNet(Feature Pyramid Networks)结构中增加了Attention机制,用于增强主干网络的特征提取能力,使模型关注有用信息和抑制无...
针对复杂自然场景下文本检测信息缺失和漏检的问题,引入Attention机制,提出Attention-DBNet算法.在特征提取的FPNNet(Feature Pyramid Networks)结构中增加了Attention机制,用于增强主干网络的特征提取能力,使模型关注有用信息和抑制无用信息;在模型预测阶段提出一个新的二值化微分公式,使模型对每个像素分类更精准,模型训练的收敛速度加快.实验结果表明:在多个数据集上Attention-DBNet算法优于其它先进算法,召回率、准确率、调和平均、检测时间等指标均有10%以上的提升.
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关键词
文本检测
注意力机制
dbnet
算法
微分公式
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职称材料
轻量级柱面线杆标识牌字符识别算法
被引量：
1
2
作者
林绍福
李松静
刘希亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2498-2505,共8页
为全面、准确、快速地提取柱面电线杆标识牌信息,提出一种轻量级柱面电线杆标识牌字符识别算法Tiny-DBNet-CRNN。对柱面图像进行反投影矫正展平;融合注意力机制,利用深度可分离卷积残差块,构建轻量级文本检测网络分割出文本区域;构建字...
为全面、准确、快速地提取柱面电线杆标识牌信息,提出一种轻量级柱面电线杆标识牌字符识别算法Tiny-DBNet-CRNN。对柱面图像进行反投影矫正展平;融合注意力机制,利用深度可分离卷积残差块,构建轻量级文本检测网络分割出文本区域;构建字符识别模型CRNN输出标识牌字符信息。采用真实场景数据和ICDAR 2015数据进行实验,结果与当前流行模型相比,Tiny-DBNet-CRNN字符识别正确率提升了40.3%,达95.11%;在精度下降0.60%的微小损失下,检测速度提升3倍,参数规模上总体下降45.15%。
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关键词
电线杆标识牌
反投影算法
轻量级网络
深度可分离卷积
注意力机制
dbnet
算法
CRNN算法
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职称材料
题名
基于Attention-DBNet算法的文本检测方法
1
作者
杨华
汪俊雄
沈浩
张书祥
冯立
肖杰
机构
武汉轻工大学数学与计算机学院
武汉佰钧成技术有限责任公司
出处
《中南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第5期674-682,共9页
基金
湖北省教研资助项目(2018368)
武汉轻工大学教研资助项目(XM2021015)
+1 种基金
湖北省研究生工作站校企合作项目(whpu-2021-ki-762)
武汉轻工大学横向校企合作项目(whpu-2022-kj-1586)。
文摘
针对复杂自然场景下文本检测信息缺失和漏检的问题,引入Attention机制,提出Attention-DBNet算法.在特征提取的FPNNet(Feature Pyramid Networks)结构中增加了Attention机制,用于增强主干网络的特征提取能力,使模型关注有用信息和抑制无用信息;在模型预测阶段提出一个新的二值化微分公式,使模型对每个像素分类更精准,模型训练的收敛速度加快.实验结果表明:在多个数据集上Attention-DBNet算法优于其它先进算法,召回率、准确率、调和平均、检测时间等指标均有10%以上的提升.
关键词
文本检测
注意力机制
dbnet
算法
微分公式
Keywords
text detection
attention mechanism
dbnet algorithm
differential formula
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
轻量级柱面线杆标识牌字符识别算法
被引量：
1
2
作者
林绍福
李松静
刘希亮
机构
北京工业大学信息学部软件学院
北京工业大学信息学部北京智慧城市研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2498-2505,共8页
基金
集美大学航海学院-船舶辅助导航技术国家地方联合工程研究中心开放基金项目(JMCBZD202013)。
文摘
为全面、准确、快速地提取柱面电线杆标识牌信息,提出一种轻量级柱面电线杆标识牌字符识别算法Tiny-DBNet-CRNN。对柱面图像进行反投影矫正展平;融合注意力机制,利用深度可分离卷积残差块,构建轻量级文本检测网络分割出文本区域;构建字符识别模型CRNN输出标识牌字符信息。采用真实场景数据和ICDAR 2015数据进行实验,结果与当前流行模型相比,Tiny-DBNet-CRNN字符识别正确率提升了40.3%,达95.11%;在精度下降0.60%的微小损失下,检测速度提升3倍,参数规模上总体下降45.15%。
关键词
电线杆标识牌
反投影算法
轻量级网络
深度可分离卷积
注意力机制
dbnet
算法
CRNN算法
Keywords
utility pole nameplates
back projection
algorithm
lightweight network
deep separable convolution
Attentional mechanism
dbnet algorithm
CRNN
algorithm
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Attention-DBNet算法的文本检测方法
杨华
汪俊雄
沈浩
张书祥
冯立
肖杰
《中南民族大学学报（自然科学版）》
CAS
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
轻量级柱面线杆标识牌字符识别算法
林绍福
李松静
刘希亮
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
1
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职称材料
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