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摘要
针对Yolov7算法在验证码字符检测进行特征提取时，原始主干网络的某些局部信息在逐层提取时中经常会出现信息丢失等问题，提出了RDN-Yolov7算法。该算法借鉴了残差密集网络中提取多层特征的方式，实现了在深层网络中对各个层的不同特征进行提取和融合。为了验证算法的有效性，通过Python自动生成，以及从58同城、搜狐网站上爬取数据，生成3类各具特点的验证码数据集，同时与目前目标检测领域先进的RCN、VGG-16、SVM、ResNet、Yolov7算法进行对比。从实验结果来看，RDN-Yolov7算法的字符检测成功率达到98%以上，优于对比的几种算法，具有一定的实际应用价值。
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单位莆田学院
