基于双重注意力融合和空洞残差特征增强的场景文本检测

针对自然场景中任意形状文本容易漏检、错检的问题,提出了一种基于双重注意力融合和空洞残差特征增强的场景文本检测方法。为了增强文本特征通道之间的潜在联系,提出了双重注意力融合(DAF)模块,采用双向特征金字塔与双重注意力融合模块相结合的方式进行多层的特征融合;另外针对深层特征图在降维的过程中可能造成语义丢失的现象,提出了空洞残差特征增强(D-RFA)模块。通过在弯曲文本数据集CTW1500上的测试表明,该方法的准确率、召回率和F值分别达到了87.8%、84.2%和86.0%,同时在多方向文本数据集ICDAR2015上也有良好的表现,证明了该方法在各种形状文本检测上的有效性。