《表4 不同模型方法的对比》

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《基于语义分割的食品标签文本检测》

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为了验证DFM对食品标签文本检测的性能，最后将DFM与基于语义分割的自然场景文本检测方法TextSnake[22]、TextField[25]和PSENet[23]作对比如表4所示，实验结果表明DFM对食品标签文本检测具有更高的性能，改进前的初始模型准确率较其他模型提升约2个百分点，增加注意力模块以及损失损失函数的改进使得DFM的召回率、准确率和调和平均值分别为87.61%、76.50%和81.68%，比其他模型的召回率提升超过2个百分点，调和平均值的提升超过7个百分点。相较于改进前，改进后的DFM预测结果比其他模型更加准确。