针对场景文字区域尺度变化较大,具有较大的长宽比,且具有任意方向性等问题,提出一种基于神经网络的场景文字检测模型。基于直接回归方法设计,无需预先设置锚框,在多次层次构建特征,且在多个分支之间共享卷积核。实验阶段在多个数据集上验证了模型的有效性,相较于现有方法,该模型计算资源消耗更小,推理速度更快,整体性能更好。
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