[发明专利]一种基于实例感知成分合并网络的曲线文字定位方法有效
| 申请号： | 202010858258.0 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN112070082B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 赵凡;闻治泉;邵思迪;张琳 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于实例感知成分合并网络的曲线文字定位方法，具体包括如下步骤：步骤1，在场景文字数据集官网下载场景文字图像数据集，将数据集划分为训练集和测试集；步骤2，设计一种ICMN网络结构；步骤3，定义ICMN网络目标损失函数；步骤4，制作训练样本集；步骤5，制作真值集合；步骤6，将训练样本集和对应的真值集合送入ICMN网络中训练，得到网络模型；步骤7，从测试集中取出一张图像，用曲线文字检测算法对图像进行多边形文字成分检测，将检测的多边形对迭代送入ICMN网络模型中进行多边形成分合并，得到合并后的文字实例多边形。本发明解决了场景文本检测方法对文本实例中相邻或相交文本成分的合并问题，提高了场景文本检测算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 实例 感知 成分 合并 网络 曲线 文字 定位 方法 | ||
【主权项】：
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