| 基于改進CenterNet的發票檢測算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4436 K | |
| 標簽： CenterNet YOLO 目標檢測 | |
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| 文檔介紹：為了提高發票檢測準確性和效率，提出了一種基于CenterNet的發票檢測算法。首先，算法模型采用類似CSPDarkNet作為主干網絡，將Triplet Attention引入CSP結構中形成TA-CSP結構，主干網絡末端引入ASPP以提高網絡的感受野范圍，使模型能夠更好地理解圖像的上下文信息；其次，在網絡的Neck部分，采用CBAM來引導高低層特征融合，利用高層特征圖中語義信息對低層特征圖進行監督，以抑制低層特征圖中的背景噪聲；再次，在網絡的Head部分，算法在CenterNet網絡的基礎上增加4個通道的特征圖輸出，在發票檢測的同時實現發票朝向的預測；最后，在損失函數中增加朝向損失項，以解決發票朝向的優化。在測試數據集上的實驗結果表明，本文算法mAP優于CenterNet和YOLOv5s算法達到84.3%，有效提高了發票檢測準確率和魯棒性。 | |
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