【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，具体地，涉及一种文本检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、针对给定的自然场景和教育场景中的图像，对其进行文本区域的检测定位，可以便于提取包含丰富语言信息的文本，使得文本区域检测的下游任务，如，文本识别等任务顺利推进。
2、在相关技术中，文本区域检测方式大都是基于分割的文本检测方式，可以将文本检测转化为单个像素的类别判断形式进行求解。但基于分割的文本检测的检测方式不能有效利用文本多样性的特征，将每个文本视为单独的实例，没有考虑高层次特征，会导致具有识别精度低，使得文本检测结果不准确；并且基于分割的文本区域检测方法计算处理复杂，会导致检测速度低，现实应用局限性大。
技术实现思路
1、本公开的目的是提供一种文本检测方法、装置、存储介质及电子设备。
2、为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，提供一种文本检测方法，所述方法包括：
3、获取目标图像的多个预设尺度的第一特征图，所述目标图像为包含待检测文本的文本区域的图像；>
4、将每个预本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种文本检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个预设尺度的所述第一特征图输入预先训练得到的空间注意力模型，得到融合特征图包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合特征图确定所述待检测文本对应的第一概率信息和第一阈值信息包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设分类网络通过以下方式训练得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每个预设尺度的所述第一特征图输入预先训练得到的空间注意力模型，得到融合特征图之前，所述方法
【技术特征摘要】
1.一种文本检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个预设尺度的所述第一特征图输入预先训练得到的空间注意力模型，得到融合特征图包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合特征图确定所述待检测文本对应的第一概率信息和第一阈值信息包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设分类网络通过以下方式训练得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每个预设尺度的所述第一特征图输入预先训练得到的空间注意力模型，得到融合特征图之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘腾龙，
申请(专利权)人：北京东方思鸿科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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