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傳統的文本檢測方法大多采用自下而上的流程，它們通常從低級語義字符或筆畫檢測開始，然后進行非文本組件過濾、文本行構建和文本行驗證。復雜場景中文字的造型、尺度、排版以及周圍環境的劇烈變化，導致人的視覺系統是在不同的視覺粒度下完成文本檢測任務的，而這些自底向上的傳統方法的性能很大程度上依賴于低級特征的檢測，難以魯棒地適應不同粒度下的文本特征。近年來，深度學習方法被應用于文本檢測中來保留不同分辨率下的文本特征，但已有的方法在對網絡中各層特征提取的過程中沒有明確重點特征信息，在各層之間的特征映射中會有信息丟失，造成一些非文本目標被誤判，使得檢測過程不僅耗時，而且會產生大量誤檢和漏檢。為此，提出一種基于注意力機制的復雜場景文本檢測方法，該方法的主要貢獻是在VGG16中引入了視覺注意層，在細粒度下利用注意力機制増強網絡內全局信息中的顯著信息。實驗表明，在載有GPU的Ubuntu環境下，該方法在復雜場景文本圖片的檢測中能保證文本區域的完整性，減少檢測區域的碎片化，同時能獲得高達87%的查全率和89%的查準率。
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