基于YOLOv5算法的满文不定长字元数据集制作方法研究

作     者：李昭仪 于淼 于晓鹏 Li Zhaoyi;Yu Miao;Yu Xiaopeng

作者机构：吉林师范大学数学与计算机学院吉林四平136000 

基　　金：MXAlY高温防护涂层成分设计及性能研究(YDZJ202301ZYTS285) 

出 版 物：《计算机时代》 (Computer Era)

年 卷 期：2023年第12期

页      码：34-39,43页

摘      要：在进行满文识别时需要用到大量的满文数据,但目前还没有满文不定长字元数据集。本文提出一种基于YOLOv5的满文不定长字元数据集制作方法,用于后续的训练和研究。与传统切割方法相比,只需提供待检测图片即可。通过对基于YOLOv5的数据集制作流程的改进,去除原YOLOv5实验中对图像进行翻转和随机裁剪部分,并且将原YOLOv5的损失函数替换为EIoU,添加了注意力机制SE模块。实验结果表明:与原始的YOLOv5网络相比,其精度和召回率分别提高到98.95%和98.83%,证明了算法的实用性和高效性。

主 题 词：YOLOv5 EIoU SE模块 数据集制作 目标检测 满文 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.12.008

馆 藏 号：203125187...