【摘 要】
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现有的场景文本检测方法直接采用面向图像分类任务的网络结构。由于文本目标在纵横比、外观纹理及尺寸上与ImageNet上的自然物体的明显区别,这些分类网络结构不适合于场景文本检测任务。为解决该问题,提出了一种适用于场景文本检测的骨干网络——十字感受野网络(CrossNet)。CrossNet的基本元素为十字感受野模块(Cross-Receptive-Field Block, CrossRecepBlo
【机 构】
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中国科学院自动化研究所,中国科学院大学,铁道警察学院,云南大学信息学院
【基金项目】
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公安部技术研究计划项目(2018JSYJC23),中央高校基本科研业务经费项目(2017TJJBKY001),国家自然科学基金项目(62002357,61806200,61772527)。
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现有的场景文本检测方法直接采用面向图像分类任务的网络结构。由于文本目标在纵横比、外观纹理及尺寸上与ImageNet上的自然物体的明显区别,这些分类网络结构不适合于场景文本检测任务。为解决该问题,提出了一种适用于场景文本检测的骨干网络——十字感受野网络(CrossNet)。CrossNet的基本元素为十字感受野模块(Cross-Receptive-Field Block, CrossRecepBlock)。考虑到场景文本通常是矩形的,在CrossRecepBlock中,用矩形卷积核代替普通的正方形卷积
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