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一种基于深度学习的自然场景文本检测方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN201911057601.5
申请日：
2019-10-31
公开(公告)号：
CN110807422A
公开(公告)日：
2020-02-18
发明(设计)人：
刘发贵 谷典
申请人：
申请人地址：
510640 广东省广州市天河区五山路381号
IPC主分类号：
G06K900
IPC分类号：
G06K962 G06N304 G06N308
代理机构：
广州粤高专利商标代理有限公司 44102
代理人：
何淑珍;江裕强
法律状态：
公开
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2020-02-18 公开 公开
2020-03-13 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20191031
共 50 条
[1]
一种基于深度学习的自然场景文本检测方法 [P]. 
刘发贵 ;
陈成 .
中国专利 :CN110135248A ,2019-08-16
[2]
一种基于深度学习的自然场景下文本检测方法 [P]. 
刘晋 ;
王恒阳 .
中国专利 :CN112070174A ,2020-12-11
[3]
一种基于深度学习的场景文本检测方法 [P]. 
张立和 ;
高文浩 .
中国专利 :CN115131778B ,2025-04-08
[4]
一种基于深度学习的场景文本检测方法 [P]. 
张立和 ;
高文浩 .
中国专利 :CN115131778A ,2022-09-30
[5]
一种适用密集文本的深度神经网络自然场景文本检测方法 [P]. 
卿粼波 ;
牟森 ;
陈洪刚 ;
何小海 ;
王思怡 .
中国专利 :CN113822041A ,2021-12-21
[6]
基于深度学习的自然场景多语言文本检测方法 [P]. 
路通 ;
刘若泽 .
中国专利 :CN106503715B ,2017-03-15
[7]
一种基于深度学习的复杂场景文本检测方法 [P]. 
张小刚 ;
钟剑丹 ;
祖艺航 ;
詹裕浩 .
中国专利 :CN118968491B ,2025-07-11
[8]
一种基于深度学习的复杂场景文本检测方法 [P]. 
张小刚 ;
钟剑丹 ;
祖艺航 ;
詹裕浩 .
中国专利 :CN118968491A ,2024-11-15
[9]
一种基于弱监督深度学习的场景文本分割方法 [P]. 
杨路 ;
曹阳 ;
李佑华 .
中国专利 :CN110322495B ,2019-10-11
[10]
一种基于语义分割的自然场景文本检测方法 [P]. 
张立和 ;
隋国际 .
中国专利 :CN113888505B ,2024-05-07
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