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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262346A
主分类号：G06V20/62
分类号：G06V20/62;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于对抗训练的场景文字识别方法及装置，属于场景文字识别领域，本发明使用训练数据集对场景文字识别模型进行迭代训练，每次迭代中基于原始样本采用PGD攻击生成对抗样本利用小批量原始样本数据和对应的小批量对抗样本数据对模型进行标准训练和对抗训练，最后通过正则化系数进行损失融合，采用梯度下降更新模型参数。本发明利用对抗训练能够提高场景文字识别模型的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于对抗训练的场景文字识别方法，其特征在于，包括以下步骤：以带有真实标签的图片作为原始样本来构建训练数据集，选用场景文字识别模型并随机初始化模型参数，使用该训练数据集对该模型进行迭代训练，每次迭代过程如下：从训练数据集中随机选取一个小批量原始样本数据，对场景文字识别模型进行预测训练，计算损失函数，该损失函数称为标准训练损失函数；针对上述小批量原始样本数据，采用投影梯度下降法PGD攻击生成潜在对抗样本，得到小批量对抗样本数据；使用小批量对抗样本数据对场景文字识别模型进行预测训练，计算损失函数，该损失函数称为对抗训练损失函数；对标准训练损失函数和对抗训练损失函数进行加权融合得到总损失函数，以总损失函数最小为优化目标，采用梯度下降更新模型参数；使用训练好的场景文字识别模型识别目标场景文字。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 基于对抗训练的场景文字识别方法及装置
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