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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLO模型的古契约文书文字识别方法，通过使用少样本、多类别数据集分别训练一个目标检测模型和一个分类模型，级联两个模型可以单独训练和优化，提供较高的灵活性，目标检测模型仅检测图像中的所有目标，并找到它们的位置信息，并不会直接识别出它们的类别；分类模型仅识别所有目标区域中的目标类别；相比传统的依赖单模型完成少样本、多类别数据集的检测识别方法，级联方式能够更好的定位目标、并识别其类别，具有更强的灵活性、泛用性及准确率。
主权项：1.一种基于YOLO模型的古契约文书文字识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，将含有多个目标，且类别不一的单张样本根据其YOLO格式标签文件中的目标定位信息进行切片，并将其切片存入到其对应的YOLO格式标签文件夹中，得到标签文件夹集；如果标签是中文，则将其编号，建立中文与编号的映射，并将其存入到一个词典中；步骤2，将标签文件中所有的标签信息统一修改为“1”，视所有目标均为正样本；步骤3，使用已修改标签文件的数据集训练YOLO目标检测模型，使其能够学习到所有正样本的特征，并在新的图像中能够准确检测出所有目标并找到它们的位置信息；步骤4，使用步骤1中所得到的标签文件夹集作为分类模型数据集，训练YOLO分类模型，使其能够学习到所有类别的特征，并能够在新的图像中正确识别出该图像是否为一个目标，是何目标；步骤5，在识别新图像时，先使用步骤3中训练好的YOLO目标检测模型定位图像中所有目标，得到具有定位信息的检测结果；步骤6，根据检测结果中的定位信息将目标区域图像传入到步骤4中训练好的YOLO分类模型，得到其类别信息；如果该检测任务存在步骤1中所述的词典信息，则需根据该词典找到类别信息所映射的真实标签；步骤7，将步骤6中最终得到的标签信息更新于步骤5中得到的检测结果中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于YOLO模型的古契约文书文字识别方法
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