期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于深度全卷积神经网络的文字区域定位方法 被引量：1
1
作者 骆遥 《无线互联科技》 2016年第23期43-44,共2页
近年来,深度学习模型在各种计算机视觉方面都展现出了远远优于传统方法的性能,在自然场景中的文字区域定位问题中引入深度学习方法无疑也是大势所趋。文章提出了一种基于深度全卷积网络方法的文字区域定位方法,实现了端到端的训练、检测... 近年来,深度学习模型在各种计算机视觉方面都展现出了远远优于传统方法的性能,在自然场景中的文字区域定位问题中引入深度学习方法无疑也是大势所趋。文章提出了一种基于深度全卷积网络方法的文字区域定位方法,实现了端到端的训练、检测,使得训练更为有效,检测过程更加高效。最终文中方法在ICDAR 2015数据集上对比基于MSER等的传统方法有了很大提升,达到了86.57%的查准率和82.1%的召回率。 展开更多
关键词 深度全卷积网络 自然场景文字区域定位 图像区域分割
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部