查询结果:   于之靖,王嘉伟,郑建文,陶永奎,诸葛晶昌.跨域标记牌文字检测算法研究[J].计算机应用与软件,2019,36(5):133 - 137,198.
中文标题
跨域标记牌文字检测算法研究
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
649
英文标题
CROSS-DOMAIN TAG BOARD TEXT DETECTION ALGORITHM
作 者
于之靖 王嘉伟 郑建文 陶永奎 诸葛晶昌 Yu Zhijing Wang Jiawei Zheng Jianwen Tao Yongkui Zhuge Jingchang
作者单位
中国民航大学电子信息与自动化学院 天津 300300 中国民航大学航空工程学院 天津 300300    
英文单位
College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300,China College of Aeronautical Engineering, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300,China    
关键词
文字检测 域不变性 机场标记牌 网络结构
Keywords
Text detection Domain invariance Airport tag board Network structure
基金项目
中央高校基本科研业务费项目(3122017005,ZYGX2018039)
作者资料
于之靖,教授,主研领域:计算机视觉,图像处理。王嘉伟,硕士生。郑建文,硕士生。陶永奎,硕士生。诸葛晶昌,博士。 。
文章摘要
由于受到光照、遮挡、倾斜等诸多因素的影响,基于深度学习的文字检测方法的训练集和测试集分布存在差异,导致模型在不同真实场景下的鲁棒性不足。为了提升现有模型的泛化能力,改善模型在真实场景下的抗干扰能力,尝试从网络结构角度出发,为机场标记牌文字检测任务设计具有域不变性的网络结构,在不增加计算量的前提下提升算法鲁棒性。结果表明,该结构可以有效提升模型在不同真实场景下的性能表现。
Abstract
Due to the influence of illumination, occlusion, tilt and other factors, the distribution of training set and test set of text detection method based on deep learning is different, which leads to the insufficient robustness of the model in different real scenes. In order to improve the generalization ability of the existing models and the anti-jamming ability of the models in real scenes, we designed a domain invariant network structure for the text detection task of the airport tag board from the perspective of network structure to enhance the robustness of the algorithm without increasing the computation. The results show that the structure can effectively improve the performance of the model in different real scenes.
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