摘要
在自然场景文本检测领域,现有的深度学习网络仍存在文本误检、漏检、定位不准确的情况.针对这一问题,本文设计出一种基于大感受野特征网络(Large Receptive Field Feature Network,LFN)的文本检测算法.首先选取速度和准确度更好的轻量级主干网络ShuffleNet V2,并加入细粒度特征融合模块以获取更多隐藏的文本特征信息;再通过分析不同尺度的特征图感受野不同,并对比不同尺度的特征图进行归一化后得到的特征图尺寸对结果的影响,构造了双融合特征提取模块,对输入图像提取多尺度特征以减少文本特征丢失,增大感受野;最后为处理正负样本失衡的问题,在可微二值化模块中引入DiceLoss,增加文本定位的准确度.在ICDAR2015和CTW1500数据集上的实验表明,该网络无论是在性能还是速度上对文本检测效果都有显著提升.其中在ICDAR2015数据集上F1为86.1％,较性能最优的PSENet网络提升了0.4％,速度达到了50fps,较速度最快的DBNet网络提升了约1.92倍,在CTW1500数据集上F1为83.2％,较PSENet网络提升了1％,速度达到了35fps,较EAST网络提升了约1.65倍.
维普
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