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摘要
基于深度学习的自然场景文本检测发展快速，其中基于分割的文本检测算法因其对多方向和弯曲文本检测效果好而备受关注。目前大多数基于分割的文本检测方法为了更加充分利用高层语义特征和底层细粒度特征，特征提取部分通常采用ResNet+特征金字塔（FPN）结构，特征融合部分多用concat或者add进行融合，但FPN存在的不同特征尺度不一致问题可能导致融合结果冲突，进而影响后续分割效果。因此，基于目前快速高效的DBnet网络，对其特征融合方式进行改进，提出了一种基于自适应特征融合的场景文本检测网络。在公开数据集Icdar2015和ICDAR 2017-MLT上的实验结果均表明：文本改进网络与经典的DBnet相比，准确率、召回率、F分数均有所提升，仅FPS稍有降低。
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