《表1 模型在SVT数据集上的测试结果》

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《基于文本与视觉信息的细粒度图像分类》

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实验主要分为2个部分，首先单独训练文本识别模型，其次再训练整体模型。为了准确判别文本识别模型的能力，将训练之后的模型在SVT数据集上做测试，并与其他文献方法进行对比。本实验认为如果一个文本候选框的IoU比率大于0.5，并且识别出来的文本也匹配，则该结果正确；若识别的文本与实际文本不同，则使用其编辑距离来计算模型的准确率。本文在SVT数据集验证了模型，在测试阶段仅使用了90 k的词典作为参考，并与其他文本识别系统进行比较，用F值（F-measure）来衡量模型的性能，其中F值是结合模型的准确率和召回率的综合指标，以百分比的形式表示，测试结果见表1。