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傳統(tǒng)的文本檢測方法大多采用自下而上的流程，它們通常從低級語義字符或筆畫檢測開始，然后進行非文本組件過濾、文本行構(gòu)建和文本行驗證。復(fù)雜場景中文字的造型、尺度、排版以及周圍環(huán)境的劇烈變化，導(dǎo)致人的視覺系統(tǒng)是在不同的視覺粒度下完成文本檢測任務(wù)的，而這些自底向上的傳統(tǒng)方法的性能很大程度上依賴于低級特征的檢測，難以魯棒地適應(yīng)不同粒度下的文本特征。近年來，深度學(xué)習(xí)方法被應(yīng)用于文本檢測中來保留不同分辨率下的文本特征，但已有的方法在對網(wǎng)絡(luò)中各層特征提取的過程中沒有明確重點特征信息，在各層之間的特征映射中會有信息丟失，造成一些非文本目標(biāo)被誤判，使得檢測過程不僅耗時，而且會產(chǎn)生大量誤檢和漏檢。為此，提出一種基于注意力機制的復(fù)雜場景文本檢測方法，該方法的主要貢獻是在VGG16中引入了視覺注意層，在細粒度下利用注意力機制増強網(wǎng)絡(luò)內(nèi)全局信息中的顯著信息。實驗表明，在載有GPU的Ubuntu環(huán)境下，該方法在復(fù)雜場景文本圖片的檢測中能保證文本區(qū)域的完整性，減少檢測區(qū)域的碎片化，同時能獲得高達87%的查全率和89%的查準(zhǔn)率。
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