传统的文本检测方法大多采用自下而上的流程，它们通常从低级语义字符或笔画检测开始，然后进行非文本组件过滤、文本行构建和文本行验证。复杂场景中文字的造型、尺度、排版以及周围环境的剧烈变化，导致人的视觉系统是在不同的视觉粒度下完成文本检测任务的，而这些自底向上的传统方法的性能很大程度上依赖于低级特征的检测，难以鲁棒地适应不同粒度下的文本特征。近年来，深度学习方法被应用于文本检测中来保留不同分辨率下的文本特征，但已有的方法在对网络中各层特征提取的过程中没有明确重点特征信息，在各层之间的特征映射中会有信息丢失，造成一些非文本目标被误判，使得检测过程不仅耗时，而且会产生大量误检和漏检。为此，提出一种基于注意力机制的复杂场景文本检测方法，该方法的主要贡献是在VGG16中引入了视觉注意层，在细粒度下利用注意力机制增强网络内全局信息中的显著信息。实验表明，在载有GPU的Ubuntu环境下，该方法在复杂场景文本图片的检测中能保证文本区域的完整性，减少检测区域的碎片化，同时能获得高达87%的查全率和89%的查准率。