[发明专利]用于文本图片字符切分的深度学习网络、切分方法有效
| 申请号： | 201910701921.3 | 申请日： | 2019-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110895695B | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 刘晋;张瑾英明 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06V30/148 | 分类号： | G06V30/148;G06V30/146;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于文本图片字符切分的深度学习网络，应用于图像识别技术领域，包括：特征金字塔网络，为基于通道空间双重注意力融合机制的网络结构，用于提取多尺度特征图；区域建议网络，用于在多尺度的特征图上逐像素生成锚点，每个尺度的特征图上都生成相应锚点框，通过所述锚点框进行卷积区分锚点框是前景还是背景的二分类分数；以及前景锚点框与其真值的偏移量；特征区分网络，用于通过将不同尺度的ROI对应至其相应的特征图上并输出相同尺寸的ROI特征图；构建简单卷积层和全连接层再次回归ROI与真值的偏移量来对ROI进行二次修正。应用本发明实施例，能够将图像文字识别和预测相结合，提高识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 文本 图片 字符 切分 深度 学习 网络 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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