基于深度学习的场景图像自适应文本检测方法

为了解决自然场景图像中任意形状文本检测的难题,文中提出一种具有自适应文本区域表示的鲁棒场景文本检测方法;同时基于回归和分割方法的两种思想,设计自适应角点检测模块(ACDM)和自适应阈值分割模块(ATSM)。将不同尺度的文本生成不同数量的角点进行定位,利用自适应阈值的方法生成文本分割图,结合生成的角点候选框进行联合优化。实验结果表明:所提方法在ICDAR2015数据集上综合指标F为86.5%,相较于PSENet网络提升0.8%;在Total-Text和CTW1500数据集上综合指标F分别为85.3%和84.2%,相较于DBNet网络分别提升0.6%和0.8%。该方法能有效提高任意形状文本检测的鲁棒性。