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艺术风格文本检测器及一种新的电影海报数据集
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种解决艺术风格文本检测中不完整和误诊问题的方法，通过融合上下文信息和利用残差密集块来增强模型感知能力，并引入边界鉴别模块来指导边界建议生成。实验证明该方法在电影海报数据集和基准数据集上表现优异。
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关键要点
- 提出了一种利用交叉关注和残差密集块的方法，解决艺术风格文本检测中的不完整和误诊问题。
- 通过融合水平和垂直上下文信息，显著增强模型在复杂环境中的感知能力。
- 利用残差密集块抑制背景噪声的影响，减少对复杂后处理的需求。
- 引入边界鉴别模块指导正确生成边界建议。
- 实验证明该方法在电影海报数据集上表现优异，并在多个基准数据集上获得出色结果。
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