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题名基于YOLOv8的手写甲骨文检测算法优化
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作者
陶筱娇
李健
王帅
杨钧
王永归
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机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
陕西师范大学历史文化学院
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出处
《印刷与数字媒体技术研究》
北大核心
2025年第2期194-200,共7页
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基金
2018年度国家社科基金西部项目(No.18XKG003)。
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文摘
为解决手写甲骨文人工检测效率低、识别精度不足的问题,本研究将深度学习算法应用于手写甲骨文的自动检测中。首先,建立了手写甲骨文数据集并对其进行标注;然后,通过手动扩充数据集和二次标注,提高了数据集的可信度;最后,在YOLOv8算法基础上,使用滑窗裁剪和识别辅助技术对检测算法进行优化,提高甲骨文检测的准确性。实验结果表明,本研究提出的优化算法提高了模型检测手写甲骨文的精度,鲁棒性较好,具有一定的研究价值和应用前景。
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关键词
甲骨文检测
深度学习
目标检测
YOLOv8
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Keywords
Oracle bone inscription detection
Deep learning
Object detection
YOLOv8
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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