注意力机制与自适应尺度融合的场景文本检测

在场景文本检测任务中，由于图像背景复杂、文本实例尺度不一等问题，导致现有模型的文本检测精度不高。为此，本文设计了一种基于注意力机制与自适应尺度融合的场景文本检测模型。首先，通过引入高效通道注意力机制，提高了特征提取网络的表征能力，降低了文字的漏检率和误报率；其次，通过设计自适应尺度融合模块，动态融合不同尺度特征，增强了模型对不同尺度文本实例的检测和定位能力。实验结果表明，本文提出的模型在Total-Text和MSRATD500共2个数据集上的F综合指标分别达到85.1%和84.1%，在同类型算法中处于领先水平。