基于深度神经网络损失函数融合的文本检测

作者：罗时婷; 顾磊

来源：计算机工程与应用, 2020, 56(16): 90-96.

• 神经网络
• 文本检测
• 损失函数
• 深度学习

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。

• 单位
  南京邮电大学