基于改進(jìn)CenterNet的發(fā)票檢測算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：4436 K
標(biāo)簽： CenterNet YOLO 目標(biāo)檢測
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文檔介紹：為了提高發(fā)票檢測準(zhǔn)確性和效率，提出了一種基于CenterNet的發(fā)票檢測算法。首先，算法模型采用類似CSPDarkNet作為主干網(wǎng)絡(luò)，將Triplet Attention引入CSP結(jié)構(gòu)中形成TA-CSP結(jié)構(gòu)，主干網(wǎng)絡(luò)末端引入ASPP以提高網(wǎng)絡(luò)的感受野范圍，使模型能夠更好地理解圖像的上下文信息；其次，在網(wǎng)絡(luò)的Neck部分，采用CBAM來引導(dǎo)高低層特征融合，利用高層特征圖中語義信息對(duì)低層特征圖進(jìn)行監(jiān)督，以抑制低層特征圖中的背景噪聲；再次，在網(wǎng)絡(luò)的Head部分，算法在CenterNet網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加4個(gè)通道的特征圖輸出，在發(fā)票檢測的同時(shí)實(shí)現(xiàn)發(fā)票朝向的預(yù)測；最后，在損失函數(shù)中增加朝向損失項(xiàng)，以解決發(fā)票朝向的優(yōu)化。在測試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法mAP優(yōu)于CenterNet和YOLOv5s算法達(dá)到84.3%，有效提高了發(fā)票檢測準(zhǔn)確率和魯棒性。
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