复杂纹理背景下的密集骨签文字检测算法

作者：李健昱; 王慧琴; 刘瑞; 王可; 王展

来源：液晶与显示, 2023, 38(09): 1293-1303.

• 文字检测
• 骨签
• 注意力机制
• YOLOv5
• 损失函数

骨签是记载西汉时期地方工官向中央上缴产品的重要文物，准确检测其文字内容具有重要意义。针对复杂纹理背景下骨签文字特征难以提取及文字密集、粘连导致检测框冗余的问题，提出融合自注意力卷积和改进损失函数的骨签文字检测算法。首先，在YOLOv5特征提取端加入自注意力卷积模块，增强网络对骨签文字特征的注意，同时使模型捕捉更丰富的全局信息，抑制裂痕对文字特征提取的干扰。其次，使用Focal-EIOU损失函数替换原网络的CIOU进行优化，Focal-EIOU使用宽高损失降低预测框与真实框的宽高差距，剔除大于真实框的预测框，解决文字密集与粘连产生的检测框冗余问题，进而提高模型精准预测能力。实验结果表明，本文算法的平均精确率达到93.35%，相比YOLOv5提高了3.08%，对于复杂纹理背景下的密集粘连骨签文字检测任务更为适用。

• 单位
  陕西省文物保护研究院; 中国社会科学院考古研究所; 西安建筑科技大学