CN113822116B 文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质 （腾讯科技（深圳）有限公司）

质2通过所述像素分割模型，根据所述特征信息对所述文本图像中各像素点根据所述各所述像素点与文本实例类别的对应关系，对所述文本图像进行获取样本文本集，将所述样本文本集中样本文本渲染为彩获取待训练模型，通过所述套打样本图像以及与所述套打样获取所述文本图像的图像通道数据以及各像通过像素分割模型，根据所述特征信息对所述文本图像中各像素点进行文本实例分通过所述已训练文本识别模型对所述实例文本图像进行文本识别，得到文本识别结6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特3通过所述特征提取网络对所述套打样本图像进行特征提取，得到通过所述文本实例分类网络根据所述样本特征信息，对所述套模型构建模块，用于获取样本文本集，将所述样本文本集中样本分类模块，用于通过所述像素分割模型，根据所拆分模块，用于根据所述各所述像素点与文本实例4分类网络根据所述样本特征信息，对所述套打样本图像中各样本像素点进行文本实例分理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法5相干扰的用户描述信息以及票据背景模板(在图2象(前景文本或者背景文本)的方式来对待识别图6[0035]图5为一个实施例中利用已训练下采样网络以及已训练上采样网络进行采样的示7可以是指结合像素点的像素坐标信息以及文本图像的图像信息所得到的信息。举例说明，特征信息具体可以是指结合像素点的像素坐标信息对文本图像进行特征提取所得到的特[0050]具体的，终端会先获取文本图像的图像通道数据以及各8的文本即为独立文本条目)。各像素点与文本实例类别的对应关系用于表征像素点与文本对应的文本实例的数量确定的，即终端预先是不知道文本图像所对应的文本实例类别的，文本实例的数量确定文本实例类别，文本图像中每个文本实例与一个文本实例类别对应。9像对应的预设图像坐标系具体可以以文本图像的图像中心[0067]本实施例中，通过获取文本图像的图像通道数据以及各以包括多个层级上采样网络，其中的每个层级上采样网络具体可以由线性矫正单元单元用于合并批正规化单元所输出的待融合上采样特征图以及已训练下采样网络中相同个层级下采样网络的输入为上一层级下采样网络所输出的下采所输出的上采样特征图以及相同层级下采样网络所输出的下采样批正规化单元所输出的待融合上采样特征图以及相同层级的下采样网络输出的下采样特前8层网络(D1-D8)为各个层级下采样网络，每个层级下采样网络由泄露性线性矫正单元、经过已训练下采样网络可以将与大小为512*512的文本图像对应的待采样图像数据变为1*[0082]具体的，终端会根据所得到的特征信息对文本图像中各像素点进行文本实例分特征信息确定文本图像中文本实例的数量，进而根据文本实例的数量确定文本实例类别，像输入已训练文本识别模型中，通过已训练文本识别模型对实例文本图像进行文本识别，训练标签用于标注套打样本图像中各样本像素点与套打文本区域中各样本文本实例之间坐标信息卷积层用于将各样本像素点的像素坐标信息更新至套打样本图像的图像通道数样本图像对应的待采样图像数据的数据处理过程与已训练下采样网络对待采样图像数据多尺度下采样特征图的数据处理过程与已训练上采样网络对待采样图像数据进行上采样对样本特征信息的处理过程可参照上述已训练分类网络对特征信用特征提取网络中的下采样网络对待采样图像数据进行下采样，得到多尺度下采样特征根据套打样本图像中文字掩码区域的数量确定样本文[0108]根据样本文本实例的数量以及套打样本图像中文字掩码区域与样本文本实例的到套打样本图像，并根据套打样本图像中文字掩码区域的数量确定样本文本实例的数量，本文本实例的数量的矩阵，存储套打样本图像中样本像素点与样本文本实例的对应关系，其中的与套打样本图像的大小对应即是指与套打样本图像[0113]在一个实施例中，如图7所示，通过一个流程示意图来说明本申请的文本识别方算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-