局部与全局双重特征融合的自然场景文本检测

自然场景中文本的形状、方向和类别等变化丰富，场景文本检测仍然面临挑战。为了能够更好地将文本与非文本分隔并准确定位自然场景图像中的文本区域，本文提出一种局部与全局双重特征融合的文本检测网络，通过跳跃连接的方式实现多尺度全局特征融合，对恒等残差块进行改进实现局部细粒度特征融合，从而减少特征信息丢失，增强对文本区域特征提取力度，并采用多边形偏移文本域与文本边缘信息相结合的方式准确定位文本区域。为了评估本文方法的有效性，在现有经典数据集ICDAR2015和CTW1500上进行了多组对比实验，实验结果表明在复杂场景下该方法文本检测的性能更加卓越。