基于特征融合的电商图片文本检测
王麟琦1
何成威2
1.南京烽火天地通信科技有限公司 南京 210019;武汉邮电科学研究院 武汉 4300742.国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 武汉 430074
摘要：针对电商图片背景复杂、水印重叠等问题,论文实现了一种基于特征融合的文本检测模型.该算法先通过50层的残差网络提取输入图像的特征,然后将残差网络得到的每一层不同尺寸的特征图进行特征融合,对特征融合后的特征图进行回归和分类的操作,去除候选区域的提取、过滤和融合等步骤,提高模型的效率.利用改进后的NMS将预测的文本框合并,得到最终的检测结果.为解决非平衡数据的问题以及加快模型的收敛,模型引入了DiceLoss和实例间平衡的交叉熵损失相结合的损失函数.
关键词：电商图片残差网络文本检测特征融合
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2020-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2174-2178,2184 )
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