基于改進CenterNet的發(fā)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(fā)票檢測準確性和效率，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(jiān)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(fā)票檢測的同時實現發(fā)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(fā)票朝向的優(yōu)化。在測試數據集上的實驗結果表明，本文算法mAP優(yōu)于CenterNet和YOLOv5s算法達到84.3%，有效提高了發(fā)票檢測準確率和魯棒性。
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