基于改進(jìn)SSD算法的自然場(chǎng)景文本檢測(cè)
關(guān)鍵詞：自然場(chǎng)景 文本檢測(cè) 深度學(xué)習(xí) ssd算法 r2cnn算法
摘要：由于場(chǎng)景文本圖像中背景的復(fù)雜性和文本方向的不確定性,精確定位文本位置難度加大?；诖?根據(jù)R2CNN算法對(duì)多方向文本的處理思想,提出將該思想與SSD算法相結(jié)合,即利用文本區(qū)域左上角、右上角坐標(biāo)以及文本區(qū)域的高與SSD算法每一層特征層中不同縱橫比的錨點(diǎn)框進(jìn)行匹配,利用非極大值抑制篩選出最優(yōu)文本框,獲得文本區(qū)域。為適應(yīng)場(chǎng)景文本,提出增添相應(yīng)的錨點(diǎn)框縱橫比,從而進(jìn)行自然場(chǎng)景文本檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法不僅可以檢測(cè)出傾斜的場(chǎng)景文本,而且提高了SSD算法在場(chǎng)景文本檢測(cè)時(shí)的準(zhǔn)確性和召回率,最終準(zhǔn)確率為0.7056,召回率為0.5342,F值為0.6080。
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