Mr.RottenPeach
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简记DBNet

《简记DBNet》

  文本检测常用的模型，如果要检测多个类别，多加 DBHead 是一种方式，而且dbnet 的一个弊端就是有重叠的文本框目标无法区分。

Key Words：dbnet


Beijing, 2022

DBNet 网络结构

  1. backbone： Resnet18
  2. neck：FPN
  3. head：DBHead
    • fm 经过各种卷积上采样4倍得到 prob_mask 利用 bce loss训练
    • fm 经过另外各种卷积上采样4倍得到 threshold_mask 利用 L1 训练
    • sigmoid(k * (prob_mask - threshold_mask) )经过 DB （可微分二值化）得到 binary mask 利用 bce loss 或 dice loss 训练
简记DBNet_第1张图片

DBNet 后处理操作

  1. 模型推理得到的结果，如下图右上角所示 记为 pred_prob_mask
  2. 对 pred_prob_mask 取 0.3 阈值二值化，删除较小的噪声区域
  3. cv2. findcontours 得到包围每个二值化前景区域的点集合 记为 pred_pts
  4. 对 pred_pts 进行反 shrink 操作得到 pred_ori_pts
  5. 利用 minAreaRect 得到从 pred_ori_pts 得到最小包围框（可以不是水平的矩形，4个点，8个值），画到原图上如下图左下角所示
简记DBNet_第2张图片

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