Text detection with kernel-sharing dilated convolutions and attention-guided FPN

MENG Yue-bo; JIN Dan; LIU Guang-hui; XU Sheng-jun; HAN Jiu-qiang; SHI De-wang

doi:10.37188/OPE.20212908.1955

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Text detection with kernel-sharing dilated convolutions and attention-guided FPN

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Text detection with kernel-sharing dilated convolutions and attention-guided FPN
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 8, Pages: 1955-1967(2021)
- 作者机构：
  
  西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安 710055
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212908.1955
  CLC： TP273
- Received：07 January 2021，
  
  Revised：2021-04-13，
  
  Published：15 August 2021
- 稿件说明：
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孟月波,金丹,刘光辉等.共享核空洞卷积与注意力引导FPN文本检测[J].光学精密工程,2021,29(08):1955-1967.

MENG Yue-bo,JIN Dan,LIU Guang-hui,et al.Text detection with kernel-sharing dilated convolutions and attention-guided FPN[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1955-1967.
孟月波,金丹,刘光辉等.共享核空洞卷积与注意力引导FPN文本检测[J].光学精密工程,2021,29(08):1955-1967. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1955.

MENG Yue-bo,JIN Dan,LIU Guang-hui,et al.Text detection with kernel-sharing dilated convolutions and attention-guided FPN[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1955-1967. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1955.

摘要

高分辨率图像具有特征尺度差异较大的特点，针对其造成的细粒度特征难以捕获、多尺度特征融合不佳问题，提出一种共享核空洞卷积与注意力引导（Kernel-Sharing Dilated Convolutions and Attention-guided FPN，KDA-FPN）的复杂场景文本检测方法；提出最小交集（Intersection Over Minimum，IOM）后处理策略，改善因文本长宽比变化较大特性导致的掩膜重叠现象，提升检测效果。首先，模型以Resnet50为主干网络采用FPN结构捕获多尺度特征；然后，利用空洞卷积扩大特征感受野，提高特征信息的多尺度捕获能力，深层次挖掘文本细粒度特征，并通过共享核手段减少模型参数量，降低计算成本；同时，采用上下文注意模块（Context Attention Module，CxAM）捕捉多感受野间的语义信息关系，通过内容注意模块（Content Attention Module，CnAM）精确定位目标位置信息，增强多尺度融合能力，提升特征图质量；最后，将同一文本区域预测的候选框按大小排列，提出将面积最大的框与相邻文本框之间区域的交集面积占较小框面积的比值作为候选框筛选指标，抑制检测结果的掩模重叠现象，实现文本的精准检测。采用ICDAR2013、ICDAR2015、Total-Text数据集进行对比实验，实验结果表明，本文模型对于水平场景文本检测的精度和召回率分别为95.3和90.4；对于倾斜文本检测的精度和召回率分别为87.1和84.2；对于任意形状文本检测的精度和召回率分别为69.6和57.3。提出的算法有效克服了图像分辨率、文本形状与长度等因素的影响，提高了检测精度，得到了更为精准的文本边界。

Abstract

High-resolution images have characteristic large differences in feature scales. To overcome the difficulty in capturing fine-grained features and the poor fusion of multi-scale features， a text detection method for complex scenes with kernel-sharing dilated convolutions and an attention-guided feature pyramid network （KDA-FPN） is proposed. An intersection over minimum （IOM） strategy is proposed to improve the mask overlap phenomenon （caused by the large change of the text aspect ratio） and detection effect. Firstly， the model uses ResNet50 as the backbone network to capture multi-scale features using the FPN structure. It then uses hole convolution to expand the feature receptive field， improve the multi-scale capture capability of feature information， deeply mine the fine-grained features of text， and reduce it by sharing the core. The model parameter quantity reduces the calculation cost. Concurrently， the context attention module （CxAM） is adopted to capture the semantic information relationship between multiple receptive fields， while the content attention module （CnAM） is applied to accurately locate the target position information to enhance the multi-scale fusion ability and improve the quality of the feature map. Finally， the candidate frames predicted by the same text area are arranged according to their sizes. To suppress the mask overlap of the detection result and achieve accurate text detection， the use of the intersection area ratio of the area between the largest area and adjacent text box to the area of smaller box， as the candidate box screening index， is proposed. The comparative experimental results based on the ICDAR2013 and ICDAR2015 Total-Text datasets show that the accuracy and recall rate of this model are 95.3 and 90.4， respectively， for horizontal scene text detection； 87.1 and 84.2， respectively， for the inclined text detection； and 69.6 and 57.3， respectively， for arbitrary shape text detection. The proposed algorithm effectively overcomes the influence of image resolution， text shape， length， and other factors， resulting in enhanced detection accuracy and highly accurate text boundaries.

关键词

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