[发明专利]一种基于剪枝深度模型用于自然场景图像文本识别方法在审
| 申请号： | 201911221023.4 | 申请日： | 2019-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN111178133A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 刘杰;张雪 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇众通达知识产权代理事务所(普通合伙) 11622 | 代理人： | 李志男 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于剪枝深度模型用于自然场景图像文本识别方法；主要涉及修剪深度网络(Yolo v3‑Darknet53)和修剪后的深度网络对自然场景图像中文本进行检测和识别；该方法包括对深度网络剪枝策略、过滤检测模型输出的特征图、使用VGG16网络对文本信息提取、微调包围框、对文本信息进行识别；本发明使用文本检测和识别通用的ICDAR2015作为训练集和测试集，可以有效地展现自然场景图像的多种复杂性；计算机视觉领域的CNN规模日渐庞大，本发明旨在缩减网络规模、节省训练时间、缓解硬件设备压力、减小对检测和识别准确率的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 剪枝 深度 模型 用于 自然 场景 图像 文本 识别 方法 | ||
【主权项】：
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