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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
摘要：一种基于笔划区域分割策略的视觉文本检测方法，包括如下步骤：S1、通过基于卷积神经网络的前端处理模块，针对输入的文本图像执行特征提取和多级区域预测；S2、依据文本区域的多级预测结果提取文本级和笔划级的区域候选框，进而构建层次化的局部图结构；S3、通过基于图神经网络的后端处理模块，在各个局部图执行基于多级图节点的节点特征聚合和关系推理，推断不同级别图节点之间的关系并进行链接预测，将节点进行分组进而组成整体的文本实例检测结果。在视觉文本检测研究领域广泛采用的标准评估数据集上进行了实验，验证了本发明视觉文本检测方法的有效性、高精度和良好的泛化能力。
主权项：1.一种基于笔划区域分割策略的视觉文本检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过基于卷积神经网络的前端处理模块，对输入的文本图像执行特征提取和多级区域预测；所述前端处理模块包括主干图像特征提取网络、文本区域预测网络和笔划区域预测网络，通过一系列堆叠在特征金字塔主干图像特征提取网络之上的卷积层来执行与文本区域相关的多级预测；S2、依据文本区域的多级预测结果提取文本级和笔划级的区域候选框，各候选框所表示的图像区域作为图节点组成多个局部图结构，进而构建层次化的局部图结构；S3、通过基于图神经网络的后端处理模块，在各个局部图执行基于多级图节点的节点特征聚合和关系推理，推断不同级别图节点之间的关系并进行链接预测，根据各个文本级节点之间的链接关系将节点进行分组进而组成整体的文本实例检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种基于笔划区域分割策略的视觉文本检测方法
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