[發(fā)明專利]一種文本分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011180292.3 | 申請日： | 2020-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN112287938B | 公開（公告）日： | 2022-12-06 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 孫紅巖 | 申請（專利權(quán)）人： | 蘇州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06V10/26 | 分類號： | G06V10/26;G06V30/148;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京連和連知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11278 | 代理人： | 劉小峰;楊帆 |
| 地址： | 215100 江蘇省蘇州市吳*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 文本 分割 方法 系統(tǒng) 設(shè)備 以及 介質(zhì) | ||
1.一種文本分割方法，其特征在于，包括以下步驟：
構(gòu)建目標圖像集、源圖像集、生成器和判別器；
將所述目標圖像集中的目標圖像和源圖像集中的源圖像輸入到所述生成器中，并利用所述生成器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述判別器；
響應(yīng)于所述判別器訓(xùn)練完成，將所述目標圖像集中的目標圖像經(jīng)過所述生成器輸入到訓(xùn)練完成的所述判別器，以得到訓(xùn)練完成的所述判別器輸出的數(shù)據(jù)；
利用所述訓(xùn)練完成的判別器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述生成器；
響應(yīng)于所述生成器訓(xùn)練完成，利用訓(xùn)練完成的所述生成器對輸入的圖像進行推理以得到所述輸入的圖像的文本分割結(jié)果；
將所述目標圖像集中的目標圖像和源圖像集中的源圖像輸入到所述生成器中，并利用所述生成器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述判別器，進一步包括：
將所述目標圖像集中的目標圖像和源圖像集中的源圖像輸入到生成器中分別得到所述目標圖像對應(yīng)的熵分布和所述源圖像對應(yīng)的熵分布；
設(shè)置所述目標圖像對應(yīng)的熵分布的標簽為假，所述源圖像對應(yīng)的熵分布的標簽為真；
利用設(shè)置標簽后的所述目標圖像對應(yīng)的熵分布和設(shè)置標簽后的所述源圖像對應(yīng)的熵分布訓(xùn)練判別器。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建目標圖像集、源圖像集，進一步包括：
將文本合成到多個不含文本的圖像中以構(gòu)建源圖像集；
利用實際帶有文本的多個圖像構(gòu)建目標圖像集。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述訓(xùn)練完成的判別器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述生成器，進一步包括：
響應(yīng)于所述判別器訓(xùn)練完成，將所述設(shè)置標簽后的目標圖像對應(yīng)的熵分布輸入到訓(xùn)練完成的所述判別器并將輸出的對應(yīng)數(shù)據(jù)的標簽設(shè)置為真；
利用設(shè)置標簽后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述生成器。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述生成器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述判別器，進一步包括：
根據(jù)損失函數(shù)對所述判別器進行訓(xùn)練；
其中，為所述判別器的參數(shù)，LD為預(yù)設(shè)函數(shù)，
5.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述訓(xùn)練完成的判別器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述生成器，進一步包括：
根據(jù)損失函數(shù)對所述生成器進行訓(xùn)練；
其中，為所述生成器的參數(shù)，
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)函數(shù)為最小二乘函數(shù)。
7.一種文本分割系統(tǒng)，其特征在于，包括：
構(gòu)建模塊，所述構(gòu)建模塊配置為構(gòu)建目標圖像集、源圖像集、生成器和判別器；
第一訓(xùn)練模塊，所述第一訓(xùn)練模塊配置為將所述目標圖像集中的目標圖像和源圖像集中的源圖像輸入到所述生成器中，并利用所述生成器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述判別器；
第一響應(yīng)模塊，所述第一響應(yīng)模塊配置為響應(yīng)于所述判別器訓(xùn)練完成，將所述目標圖像集中的目標圖像經(jīng)過所述生成器輸入到訓(xùn)練完成的所述判別器，以得到訓(xùn)練完成的所述判別器輸出的數(shù)據(jù)；
第二訓(xùn)練模塊，所述第二訓(xùn)練模塊配置為利用所述訓(xùn)練完成的判別器輸出的數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述生成器；
推理模塊，所述推理模塊配置為響應(yīng)于所述生成器訓(xùn)練完成，利用訓(xùn)練完成的所述生成器對輸入的圖像進行推理以得到所述輸入的圖像的文本分割結(jié)果。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于蘇州浪潮智能科技有限公司，未經(jīng)蘇州浪潮智能科技有限公司許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202011180292.3/1.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
