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基于改进Faster R-CNN的文本检测方法研究
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作者 田鑫宇 刘蕾 +1 位作者 吴金聪 朱大洲 《信息技术》 2025年第5期45-49,56,共6页
当前针对文本检测的Faster R-CNN模型存在以下问题:特征提取对小目标效果不佳,语义理解能力差,对形状变化的适应能力不强。针对以上问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的文本检测方法。首先,将特征提取网络更换为HRnet网络,同时在stage... 当前针对文本检测的Faster R-CNN模型存在以下问题:特征提取对小目标效果不佳,语义理解能力差,对形状变化的适应能力不强。针对以上问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的文本检测方法。首先,将特征提取网络更换为HRnet网络,同时在stage1前加入SE通道注意力机制;其次,在特征融合部分将FPN替换为高分辨率特征金字塔网络(HRFPN);再次,在回归部分将L1损失替换为CIOU损失;最终在COCO模型进行检测,结果显示目标检测查准率AP由53.2%提升到55.0%,查全率从64.4%提升至65.4%。结果表明,改进后的Faster R-CNN模型有效提升了文本检测的查准率和查全率,为文本检测任务提供了新方法。 展开更多
关键词 Faster R-CNN HRNet SE通道注意力 hrfpn CIOU损失
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