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一种用于文字检测的神经网络模型及其文字检测方法

摘要

本发明适用计算机文字检测识别技术领域,提供了一种用于文字检测的神经网络模型及其文字检测方法,该神经网络结构中,残差网络结构对特征提取阶段的最后一个特征图即第五提取特征图采用空洞卷积获取更大的感受野。并进一步加入密集连接型金字塔池化模块进行计算,获取更加稠密的感受野,特征经由不同扩张率的空洞卷积采样,获取不同尺度的文字图像特征,然后通过密集连接的方式进行结合,得到输出第五融合特征图。这种结合方式比普通卷积和单一的空洞卷积金字塔具有更大的感受野,且不同尺度的特征图的密集连接和相互合并也可获取更加稠密的感受野,特征经由不同扩张率的空洞卷积采样,获取不同尺度的文字图像特征。其文字检测方法也具有同样的技术效果。

著录项

  • 公开/公告号CN113762476A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中科院成都信息技术股份有限公司;

    申请/专利号CN202111050408.6

  • 发明设计人 周冲浩;曾山华;巫浩;薛利;

    申请日2021-09-08

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构44316 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人曹卫良

  • 地址 610041 四川省成都市人民南路四段9号计算所

  • 入库时间 2023-06-19 13:37:05

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