基于深度神经网络损失函数融合的文本检测
Computer Engineering and Applications（2020）
摘要
针对基于传统深度神经网络的自然场景文本检测存在检测效果较差、文本边界框检测不准确等缺陷,提出基于损失函数融合的深度神经网络.将损失函数Balanced loss,利用加权的方法与传统深度神经网络进行融合,用于提高文本框边界区域及图像中难检测像素点的损失值,从而约束模型的优化方向,提升模型学习复杂特征的能力.实验结果表明,在自然场景文本检测中所提出方法有效提高了网络的检测准确性.
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