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题名/责任者:

自然场景文本检测算法研究/赵雪专 ... [等] 著

出版发行项:

北京:人民邮电出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-115-58387-1/CNY69.90

载体形态项:

159页:图;21cm

个人责任者:

赵雪专 著

个人责任者:

李玲玲 著

个人责任者:

刘粉林 著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题: 赵雪专, 李玲玲, 刘粉林, 罗向阳著

责任者附注:

赵雪专, 讲师, 博士, 主要研究方向为机器学习与模式识别。李玲玲, 教授, 博士后, 郑州航空工业管理学院智能工程学院院长。刘粉林, 教授, 博士生导师, 信息工程大学网络空间安全学科带头人。

书目附注:

有书目 (第141-159页)

提要文摘附注:

以深度学习为基础的文本检测有基于回归的模型和基于分割的模型, 目前这两种模型的应用效果各有优劣。为解决回归模型对训练数据的依赖, 以及分割模型受目标尺度影响的问题, 本书提出了两种新的模型, 即TSFnet和Mnet。全书分为5章, 概述了自然场景下文本检测的研究现状, 陈述了相关算法的问题、数据集与存在的挑战, 并通过实验对基于融合网络的TSFnet模型及结合区域网络与注意力网络的Mnet模型进行了详细的介绍, 最后对相关的应用进行了简介。

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