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申请/专利权人：江苏感知恒安科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于改进DBNet的文本检测方法，其提高卷积核十字中心位置检测权重，增大对信息熵较大位置的信息提取，使用更少的参数来生成更多特征图，降低模型计算量，提高了对细长文本的检测正确率，减少了漏检、错检的情况。其包括如下步骤：s1将原始数据进行随机抽取，得到训练集和测试集；s2将训练数据集进行transform图片处理，转化为tensor，作为模型输入端数据；s3使用ResNet18进行特征提取，得到4个尺寸不一的特征图C；s4将得到的特征图利用AG‑FPN进行特征融合，最终的到特征图L；s5由特征图L得到阈值图T和概率图P；s6利用阈值图T和概率图P，使用可微分的二值化算法计算得到近似二值图像B：s7计算Loss值，精确度Precision，召回率Recall，F度量值F‑measure。
主权项：1.一种基于改进DBNet的文本检测方法，其特征在于，其包括如下步骤：s1将原始数据进行随机抽取，得到训练集和测试集；s2将训练数据集进行transform图片处理，转化为tensor，作为模型输入端数据；s3使用ResNet18进行特征提取，得到4个尺寸不一的特征图C；s4将得到的特征图利用AG-FPN进行特征融合，最终的到特征图L；s5由特征图L得到阈值图T和概率图P；s6利用阈值图T和概率图P，使用可微分的二值化算法计算得到近似二值图像B：s7计算Loss值，精确度Precision，召回率Recall，F度量值F-measure。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏感知恒安科技有限公司 一种基于改进DBNet的文本检测方法
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