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基于深度学习的图书破损检测方法研究
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作者 张志颖 刘竟 +1 位作者 许梦怡 郭剑明 《计算技术与自动化》 2025年第3期141-146,共6页
破损图书管理和维护是图书馆中的一项重要工作。在进行破损图书筛查时,传统的人工筛查效率低下且易受主观因素影响,难以满足现代图书馆的需求。因此,提出了一种基于深度学习的图书破损检测模型。本文以YOLOv5为基础模型,引入CBAM注意力... 破损图书管理和维护是图书馆中的一项重要工作。在进行破损图书筛查时,传统的人工筛查效率低下且易受主观因素影响,难以满足现代图书馆的需求。因此,提出了一种基于深度学习的图书破损检测模型。本文以YOLOv5为基础模型,引入CBAM注意力机制、Meta-ACON激活函数和加权双向特征金字塔网络(BiFPN)对其进行改进。所提模型的mAP0.5达到了94.89%,其中破损图书类别的AP达到了94.59%,与YOLOv5s相比提高了2.42%。该模型可以在不同背景下提供良好的检测性能,有助于提高筛查破损图书的效率,及时维护破损的图书。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YOLOv5 破损图书检测 CBAM meta-aconbifpn
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