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基于Multi-WHFPN与SimAM注意力机制的版面分割
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作者 杨陈慧 周小亮 +2 位作者 张恒 孙政 业宁 《电子测量技术》 北大核心 2024年第1期159-168,共10页
作为OCR的预处理工作,版面分割技术越来越受到学术界和工业界重视。针对版面分割中遇到的检测速度慢、目标区域边界不准确以及细小目标易遗漏等问题,提出了YOLOv7-MSY模型。此模型首先借鉴残差连接思想,提出了Multi-WHFPN网络结构。它... 作为OCR的预处理工作,版面分割技术越来越受到学术界和工业界重视。针对版面分割中遇到的检测速度慢、目标区域边界不准确以及细小目标易遗漏等问题,提出了YOLOv7-MSY模型。此模型首先借鉴残差连接思想,提出了Multi-WHFPN网络结构。它采用可训练的权重参数,突出特征融合过程中特征重要性,并添加了小目标检测头,从而提升对小目标的检测性能;其次,引入SimAM注意力机制,可以在不增加额外参数的基础上在3D维度评估特征权重,以增强重要特征,抑制无效特征;最后,使用YEIOU来代替原模型中的定位损失函数,提升了模型的收敛速度与回归精度。在江苏省档案馆提供的数据集上进行实验对比,YOLOv7-MSY对目标区域边界检测更加敏感,对细小目标的检测效果更好。YOLOv7-MSY的mAP@.5达到了0.871,相较于原YOLOv7模型提高了7.84%。该模型的版面分割的效果优于其他类型的版面分割算法,具有良好的泛化性能,并且版面分割速度处于较高水平。 展开更多
关键词 版面分割 yolov7-msy Multi-WHFPN SimAM注意力机制 YEIOU
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