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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明公开了基于损失权重模块与DBNet网络的文本检测方法，属于文本检测技术领域，包括以下步骤：将图像输入特征提取主干网络中，进行特征提取；通过特征金字塔网络采样得到相同尺寸的图像，并进行特征级联得到特征图F；特征图F用于预测概率图P和阈值图T；概率图P和阈值图T通过可微分的二值化模块计算得到近似二值图B；引入损失权重模块，参与计算概率图P、阈值图T、近似二值图B的损失函数；通过概率图P或近似二值图B得到文本包围框。通过上述方式，本发明通过引入损失权重模块，提高了检测不准确样本的损失值在总损失值中的权重，增强了网络对少样本数据集的特征学习能力，提高了模型对数据集的文本检测性能。
主权项：1.基于损失权重模块与DBNet网络的文本检测方法，其特征在于，包括以下步骤：一、将图像输入特征提取主干网络中，进行特征提取；二、通过特征金字塔网络采样得到相同尺寸的图像，并进行特征级联得到特征图F；三、特征图F用于预测概率图P和阈值图T；四、概率图P和阈值图T通过可微分的二值化模块计算得到近似二值图B；五、引入损失权重模块，参与计算概率图P、阈值图T、近似二值图B的损失函数；六、通过概率图P或近似二值图B得到文本包围框。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 基于损失权重模块与DBNet网络的文本检测方法
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