一种适用于复杂自然场景的文本检测方法、系统和介质

摘要

本发明公开了一种适用于复杂自然场景的文本检测方法、系统和介质，该方法在特征提取阶段构造共享核空洞卷积与注意力引导的特征金字塔网络KDA‑FPN，通过共享核空洞卷积深层次挖掘细粒度特征，减少参数量、降低模型复杂度；利用上下文注意模块与内容注意模块精确表达目标位置信息，促进多尺度特征融合，提高特征图质量；利用候选框生成网络RPN生成文本候选框区域，利用分类和回归网络对文本候选框区域进一步细分后由MASK分支的IOM最小边界框生成策略对细分文本区域候选框进行进一步精细化过滤，最终生成与目标文本区域大小、形状一致的Mask掩模，改善文本区域长宽比变化较大所带来的掩膜重叠问题，进而实现检测性能的提升。