【摘 要】
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随着深度学习技术的发展、计算能力的提升和视觉图像数据的增长,视觉智能计算机技术在许多应用领域如智能相册、人脸识别、图片搜索、城市智能交通管理、智慧医疗和智慧城市等方面都取得了令人瞩目的成绩。在这所有的研究和应用中,图片是传递信息的重要媒介,在图片中无处不存在大量的重要文本,这些图像文本简洁、清晰、明了地表达出了不同人群之间交流的信息。因此,随着网络图片的快速增长,图片文本识别非常重要,很值得研究。
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随着深度学习技术的发展、计算能力的提升和视觉图像数据的增长,视觉智能计算机技术在许多应用领域如智能相册、人脸识别、图片搜索、城市智能交通管理、智慧医疗和智慧城市等方面都取得了令人瞩目的成绩。在这所有的研究和应用中,图片是传递信息的重要媒介,在图片中无处不存在大量的重要文本,这些图像文本简洁、清晰、明了地表达出了不同人群之间交流的信息。因此,随着网络图片的快速增长,图片文本识别非常重要,很值得研究。深度学习和神经网络极大地改变和重塑了计算机视觉,这是继人类文明史上的蒸汽技术和动力技术革命之后,科学技术领域的又一次重大飞跃。网络图像文本检测与识别作为计算机视觉的一个重要研究领域,不可避免地受到了这一波革命的影响,随之进入了深度学习时代。近年来,学术界在观念、方法和表现方面都有了长足的进步。网络图像中的文本已经成为一个活跃的领域,网络图像文本的阅读通常分为文本检测和文本识别两个子问题。本文旨在总结和分析基于深度学习的网络图像文本的检测与识别,主要致力于:（1）针对YOLOv5s对象检测框架进行损失函数调整,并利用COCO数据集验证修改后的YOLOv5s框架对象检测的准确度和精度;其次利用数据...
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