《表2 训练时间与检测速度对比》

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《基于改进Faster R-CNN的自然场景文字检测算法》

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通过表2数据可知，改进后的模型采用剪枝处理方法能够有效进行模型压缩，虽然复杂度增加，但训练时间显著降低，检测速度相比Faster R-CNN和CTPN更快，说明通过对神经网络权重的剪枝处理的确能够降低参数的计算量，压缩模型尺寸，同时又不改变模型的结构。该模型将嵌套长短期记忆网络的参数与卷积神经网络模块的参数共享，进行联合训练，可以缩短训练时间，提高训练效率。