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基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络
1
作者
顾天君
孙阳光
林虎
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第2期273-279,共7页
针对传统复杂背景字符分割算法的不足,提出了一种基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络.网络结构基于UNet,在特征提取模块中,将传统卷积变为深度可分离卷积,减少了网络特征提取模块的参数量以及计算量,并引入残差学习模块解决网络...
针对传统复杂背景字符分割算法的不足,提出了一种基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络.网络结构基于UNet,在特征提取模块中,将传统卷积变为深度可分离卷积,减少了网络特征提取模块的参数量以及计算量,并引入残差学习模块解决网络退化问题.在自制数据集以及H-DIBCO2018公开数据集上展开实验,并与FCN8s、AttationUNet和UNet进行比较.实验结果表明:所提出的网络可同时兼顾计算效率与分割精度,具有实用性.
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关键词
UNet网络
深度可分离卷积
残差学习模块
复杂背景
字符语义分割
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题名
基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络
1
作者
顾天君
孙阳光
林虎
机构
中南民族大学计算机科学学院
中南民族大学湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心
出处
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第2期273-279,共7页
基金
湖北省技术创新专项重大资助项目(2019ABA101)
湖北省科技重大专项资助项目(2020AEA011)
武汉市科技计划应用基础前沿资助项目(2020020601012267)。
文摘
针对传统复杂背景字符分割算法的不足,提出了一种基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络.网络结构基于UNet,在特征提取模块中,将传统卷积变为深度可分离卷积,减少了网络特征提取模块的参数量以及计算量,并引入残差学习模块解决网络退化问题.在自制数据集以及H-DIBCO2018公开数据集上展开实验,并与FCN8s、AttationUNet和UNet进行比较.实验结果表明:所提出的网络可同时兼顾计算效率与分割精度,具有实用性.
关键词
UNet网络
深度可分离卷积
残差学习模块
复杂背景
字符语义分割
Keywords
UNet
depthwise separable convolution
residual learning module
complex background
character semantic segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络
顾天君
孙阳光
林虎
《中南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024
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