针对自然场景图像中维吾尔文检测难度较大、字体粘连、形状较小等问题，提出了改进的DBNet算法.该网络结构主要由拆分注意力网络ResNeSt50和特征金字塔网络FPN融合进行特征提取，然后对提取的特征进行预测，之后经过DB操作获得包含丰富语义信息和位置信息的维吾尔文字检测结果.经过在数据集的实验测试与对比，所提出的算法考虑了语义信息和位置信息对检测结果的影响，得到的准确率达到了0.767 2,F值达到了0.67,有效地提高了检测的准确率.
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