| 专利名称 | 一种基于深度学习的自然场景下文字检测定位方法 | 申请号 | CN201710463101.6 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN107346420A | 公开（授权）日 | 2017.11.14 | 申请（专利权）人 | 中国科学院信息工程研究所 | 发明（设计）人 | 操晓春;伍蹈;王蕊;代朋纹;张月莹 | 主分类号 | G06K9/00(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/32(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 专利有效期 | 一种基于深度学习的自然场景下文字检测定位方法 至一种基于深度学习的自然场景下文字检测定位方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提供一种基于深度学习的自然场景下文字检测定位方法。基于Faster?R?CNN的RPN(多层卷积神经网络)，根据文字的特征信息，改变RPN中的anchor大小以及回归方式，并加入RNN网络层对图片上下文信息进行分析，构造一个能够有效地检测出文字的文字检测网络。另外，本发明采用聚类方法，设定anchor的大小。特别地，本发明使用困难样本挖掘进行级联训练，能够减少对于文字的误检率。在测试方面，本发明采用级联测试的方法，最终，准确高效的实现文字的定位。 |
1、源头对接，价格透明
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