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基于LW-CharNet的票据文本检测案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u25680基于LW-CharNet的票据文本检测案例分析 [45]。按照每个模型的数据要求制作了对应每一种模型的训练数据集。在训练过程中进行了对应的调参，并按照Precision，Recall以及H-mean对这些模型在票据数据集上的表现进行了评估。按照H-mean取最优的模型表现数据，制作了表3.2。表3.2六种模型的性能表现实验模型PrecisionRecallH-meanCTPNYolov30.80260.85660.79330.84350.79790.8499EASTPSENetCRAFTLW-CharNet0.87050.90160.91730.92440.83450.92170.92540.93050.85210.91150.91630.9274如表3.2所示，CTPN因为对倾斜的文本效果较差所以综合表现性能是最低的。用于目标检测的Yolov3也可以用于文本检测，但性能表现比较一般。近些年流行的文本检测模型EAST、PSENet、CRAFT等在票据数据集上均达到了较高的文本检测效果。本文提出的LW-CharNet因为使用了更深的上采样以及少量的未池化特征图，相比较其它的文本检测模型有着更高的准确率召回率以及H-mean值。H-mean值可以综合反映模型的文本检测性能。LW-CharNet相比较CRAFT，H-mean值提高了1.11个百分点，相比较其它文本检测模型在票据数据集上同样有着更高的文本检测性能。本章小结在本章中，针对实现票据的文本检测这一目标，为了提高文本检测的性能，减少小字符漏检的情况。本文设计了基于单字符的LW-CharNet文本检测模型，并给出了加速数据集标注和生成标签的方法。LW-CharNet有着更深的上采样以及利用了少量未经池化的特征图。在3种票据图像630张训练数据集上达到了92.44%的准确率、93.05%的召回率以及92.74%
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