[发明专利]一种基于弱监督学习的字符级场景文字检测方法和装置有效
| 申请号： | 202010260170.9 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111488873B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张正夫;乔宇;付彬;李明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/14;G06V30/19 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱监督学习的字符级场景文字检测方法与装置。该方法包括：对于自然场景下的文字图像和裁剪后的文字区域图像，使用第一模型对裁剪后的文字区域图像进行强监督训练和弱监督训练，使用第二模型对自然场景下的文字图像进行强监督训练和弱监督训练，其中在弱监督训练过程中，第一模型在单词级或者文本行级的文字图像中预测字符框，以生成自然场景下的文字图像对应的假的字符热图和连接热图，提供给第二模型作为训练的监督。利用本发明能够更准确地进行文字检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 字符 场景 文字 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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