【摘 要】
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自然场景文本的背景复杂,很难确定文本位置,文本检测带来很大的挑战。从而提出一个基于目标检测的改进Yolo(You Only Look Once)自然场景多方向文本区域检测模型。在收集的25
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“复杂背景下的多行文档图像检索技术研究”(61662076)
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自然场景文本的背景复杂,很难确定文本位置,文本检测带来很大的挑战。从而提出一个基于目标检测的改进Yolo(You Only Look Once)自然场景多方向文本区域检测模型。在收集的2500张训练和500张测试多方向维吾尔文数据集上,通过改进的K-means算法生成3种固定宽度的预设Anchor,对文本区域进行分类和多个垂直的矩形预测框位置回归,生成多方向文本检测框。检测文本预测框不同的连接和融合方式,检测多方向维吾尔文本,减少对角线上多余背景。在测试集上的实验中,得到了77%的准确率。实验结果表明,改
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