基于多頭注意力機(jī)制的文本檢測(cè)識(shí)別方法

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摘 要：針對(duì)自然場(chǎng)景中的文本圖像存在信息、背景復(fù)雜，以及基于CNN（Convolutional Neural Networks）的自然場(chǎng)景文本圖像檢測(cè)魯棒性低的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的Faster RCNN（Region based Convolutional Neural Networks）模型和多頭注意力機(jī)制的字符關(guān)聯(lián)模型文本檢測(cè)識(shí)別方法。（剩余12950字）