公开(公告)号：CN111444919B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202010305563.7

申请日：2020-04-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 杨育彬 ,  钱锡俊

IPC: G06V20/62 ,  G06V30/148 ,  G06V30/19 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06T3/40 ,  G06T3/60

Abstract: 本发明提供了一种自然场景中的任意形状文本检测方法，包括如下步骤：步骤1，对文本图片数据集中的训练图片进行预处理；步骤2，搭建分割网络，利用所述网络完成对训练图片的特征提取、分割预测，得到文本区域和文本中心区域的预测；步骤3，利用一种随着训练过程渐进衰减的权重来控制损失函数的计算，对网络进行监督训练得到检测器模型；步骤4，对待检测图片进行检测；步骤5，通过后处理算法得到文本中心核的预测图，过滤部分错误预测区域，然后直接扩张预测文本中心核得到最终检测结果。

公开(公告)号：CN111444919A

公开(公告)日：2020-07-24

申请号：CN202010305563.7

申请日：2020-04-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 杨育彬 ,  钱锡俊

IPC: G06K9/32 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T3/40 ,  G06T3/60

Abstract: 本发明提供了一种自然场景中的任意形状文本检测方法，包括如下步骤：步骤1，对文本图片数据集中的训练图片进行预处理；步骤2，搭建分割网络，利用所述网络完成对训练图片的特征提取、分割预测，得到文本区域和文本中心区域的预测；步骤3，利用一种随着训练过程渐进衰减的权重来控制损失函数的计算，对网络进行监督训练得到检测器模型；步骤4，对待检测图片进行检测；步骤5，通过后处理算法得到文本中心核的预测图，过滤部分错误预测区域，然后直接扩张预测文本中心核得到最终检测结果。