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基于YOLOv5算法的满文不定长字元数据集制作方法研究: 收藏
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引用; 《计算机时代》2023年第12期 34-39,43页; 作者：李昭仪于淼于晓鹏吉林师范大学数学与计算机学院吉林四平136000; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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