基于轻量级UNet的复杂背景字符语义分割网络

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.