基于改进CenterNet的发票检测算法
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： CenterNet YOLO 目标检测
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文檔介紹：为了提高发票检测准确性和效率，提出了一种基于CenterNet的发票检测算法。首先，算法模型采用类似CSPDarkNet作为主干网络，将Triplet Attention引入CSP结构中形成TA-CSP结构，主干网络末端引入ASPP以提高网络的感受野范围，使模型能够更好地理解图像的上下文信息；其次，在网络的Neck部分，采用CBAM来引导高低层特征融合，利用高层特征图中语义信息对低层特征图进行监督，以抑制低层特征图中的背景噪声；再次，在网络的Head部分，算法在CenterNet网络的基础上增加4个通道的特征图输出，在发票检测的同时实现发票朝向的预测；最后，在损失函数中增加朝向损失项，以解决发票朝向的优化。在测试数据集上的实验结果表明，本文算法mAP优于CenterNet和YOLOv5s算法达到84.3%，有效提高了发票检测准确率和鲁棒性。
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