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摘要
针对自然场景文本检测中存在大量假阳性问题，提出了嵌入重评分机制的自然场景文本检测方法。引入实例分割网络(Mask R-CNN)作为基本框架，实现对自然场景中多方向、不规则文本的检测；设计文本掩膜重评分机制，通过预测文本掩膜的质量，将文本的语义类别信息与其对应的掩膜完整性信息相结合，重新评估文本掩膜的质量，精确了文本的候选区域；重新设计损失函数的作用范围。上述模型基于端到端训练，在ICDAR2013、ICDAR2015和Total-Text等数据集进行性能测试，结果表明，提出的方法有效的提高了字符分割的完整性，较之现有方法明显地提高了文本检测的准确率和召回率，更适合自然场景中的不规则文本的识别。
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