面向甲骨文目標(biāo)檢測的大規(guī)模數(shù)據(jù)集生成技術(shù)

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摘要 甲骨文目標(biāo)檢測是甲骨文數(shù)字化研究中重要一環(huán)，主要依靠深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)對甲骨文圖像中位置信息和分類信息的識別。為了避免模型過擬合，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練一般需要依賴大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，而在甲骨文目標(biāo)檢測領(lǐng)域，目前可用于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集較少，很多研究所用的數(shù)據(jù)集均依靠專家人工標(biāo)注和整理，這使得甲骨文目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集存在整理成本較高、數(shù)據(jù)量較小、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、類別間均衡性差等問題。（剩余25481字）