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国内刊号：21-1124/TP
国际刊号：1001-0920
发布日期:
作者：刘杰,朱旋,宋密密
单位：哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院,哈尔滨 150080,,哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院,哈尔滨 150080,,哈尔滨理工大学 测控技术与通信工程学院,哈尔滨 150080,
关键词：计算机视觉;深度学习;自然场景;中文字符检测;YOLOv2
基金：国家自然科学基金项目(51607049)；黑龙江省自然科学基金项目(LH2019E067).
针对自然场景中文字符检测率低、小字符检测困难以及字符检测类别多样等问题,提出一种基于YOLOv2的改进方法,并将其应用于自然场景中文字符检测中.首先利用k-means++聚类算法对字符目标候选框(anchor)的数量和宽高比维度进行聚类分析,提出多层特征融合策略,对原网络中第4个最大池化层前所输出的特征图经过3times3和1times1大小的卷积核进行卷积操作,并执行4倍的下采样得到局部特征;然后对第5个最大池化层前所输出的特征图经过3times3和1times1大小的卷积核进行卷积操作,并执行2倍的下采样得到局部特征,将局部特征与全局特征融合,同时增加高层卷积中的重复卷积层,将高层卷积中连续且重复的3times3times1024大小的卷积层数由3增加为5;最后使用Chinese text in the wild(CTW)数据集对YOLOv2和改进的YOLOv2算法进行对比实验,结果表明,改进后的YOLOv2算法在中文字符检测中平均准确率均值为78.3%,较原YOLOv2算法提升了7.3%,且明显高于其他自然场景中的文字符检测方法.
来源：2021年第10期
《控制与决策》期刊编辑部
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