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剪枝优化的文本区域检测算法

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针对实际场景文本检测中存在由于输入图片多方向导致检测结果误差大、多数文本检测算法只是解决单一的文本区域定位的问题,设计并实现了一种基于剪枝优化的多方向文本区域检测算法,对输入的任意方向的图片进行准确有效的文本检测.首先使用混合剪枝的方法改进VGG16网络模型,实现图片方向快速分类任务,并根据分类的结果对图片进行旋转调整为正向;然后通过级联浅层信息的方法改进YOLO网络结构,实现小角度倾斜文本区域特征提取和预测任务;最后对文本方向预测和文本区域预测两个步骤进行组合,实现输入任意方向的图片均能检测出文本区域位置的效果.实验表明,改进的方法具有较好的检测性能,在ICDAR2013和TDS数据集上,对场景文本检测具有较高的准确率和召回率.
Text Region Detection Algorithm Based on Pruning Optimization

周翔宇、高仲合、赵镥瑶、魏家豪

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曲阜师范大学软件学院 曲阜 273100

南京理工大学自动化学院 南京 210014

卷积神经网络 文本检测 VGG16 YOLO 剪枝

61601261ZR2016FB20J17KA062201602028014

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.09.033

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(9)
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