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本发明属于人工智能技术领域，具体为一种基于属于机器视觉场景文本识别任务上的领域适应方法。本发明方法包括：构建CNN‑LSTM网络、注意力网络；将两者组合成场景文本识别网络；将自源域与目标域的场景图像输入场景文本识别网络，由CNN‑LSTM从输入的场景图像中提取图像特征，由注意力网络对图像特征进行再编码，提取出每一个字符的对应特征，实现将图像中的文本信息切分成字符级别信息；最后运用基于对抗学习的迁移学习技术，构建域分类网络，与场景文本识别网络共同构成对抗生成网络，最终使模型能够有效适应目标域。本发
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111126386 A
(43)申请公布日
2020.05.08
(21)申请号 20191
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