一种基于背景抑制的可微分二值化文本检测方法及系统

本发明涉及文本检测技术领域，具体涉及一种基于背景抑制的可微分二值化文本检测方法及系统，该方法构建改进的DBNet文本检测模型，改进的DBNet文本检测模型是在DBNet模型的文本检测的特征图F处添加背景概率图的预测，将结果取反后，并和得到的预测后的文本概率图进行逐元素乘积的运算，进而生成背景抑制的文本概率图，背景抑制的文本概率图与文本阈值图进行可微分二值化操作，得到对应的近似二值图。本发明在DBNet文本检测网络模型中引入背景学习分支来预测背景图，并据此结合预测后的文本概率图得到背景抑制的文本概率图，从而对背景区域干扰进行抑制得到对应的近似二值图，从而提高在复杂场景下文本检测的鲁棒性和精度。