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【24h】

基于改进EAST的文本检测算法

机译:基于改进EAST的文本检测算法

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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。.
机译: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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