用于文本图片字符切分的深度学习网络、切分方法

本发明提供一种用于文本图片字符切分的深度学习网络，应用于图像识别技术领域，包括：特征金字塔网络，为基于通道空间双重注意力融合机制的网络结构，用于提取多尺度特征图；区域建议网络，用于在多尺度的特征图上逐像素生成锚点，每个尺度的特征图上都生成相应锚点框，通过所述锚点框进行卷积区分锚点框是前景还是背景的二分类分数；以及前景锚点框与其真值的偏移量；特征区分网络，用于通过将不同尺度的ROI对应至其相应的特征图上并输出相同尺寸的ROI特征图；构建简单卷积层和全连接层再次回归ROI与真值的偏移量来对ROI进行二次修正。应用本发明实施例，能够将图像文字识别和预测相结合，提高识别的准确率。