改进YOLOv8表格行列单元格结构检测

当前数字办公文档中涵盖了大量的表格数据,因此智能化表格结构识别需求日益剧增,但表格结构紧密相连且表格结构类型复杂多变,从而导致表格结构检测难度极大。针对该问题,在YOLOv8的基础上,以ICDAR19-cTDaR表格单元格结构和TabStructDB表格行列结构为实验对象,提出了一种新型表格行列单元格结构检测方法。首先,为了增强表格单元格及行列特征提取能力,引入了可变形卷积网络(deformable convolution network,DCN)。其次,引入了空间通道重构卷积(spatial and channel reconstruction convolution,SCConv),该卷积不仅特征提取能力强而且能够减少冗余特征从而降低复杂性和计算成本。根据以上引入的卷积设计了一个新的模块——DSC模块以替代C2f中的Bottlenck模块,并命名为C2fDSC模块。此外,为了进一步加强表格结构的角落局部特征提取,在YOLOv8的骨干网络上加入了显示中心特征调节(explicit visual center feature adjustment,EVC)模块。最后,将原模型的损失函数替换为MPDIoU,在解决密集目标回归精度问题时,相较于原始模型损失函数,MPDIoU损失函数边界框回归的准确性和效率更高。实验结果表明,该表格结构检测算法在数据集ICDAR19-cTDaR上取得了目前最佳的实验效果(SOTA),单元格查准率、查全率和F1值分别为91.7%、82.3%和86.7%,在数据集TabStructDB表格行列检测中也取得了非常实用的性能结果。

基于DCGAN和改进YOLOv5s的钢丝帘布缺陷检测方法

为解决钢丝帘布表面缺陷检测准确率低且泛化能力不强的问题,提出了一种基于DCGAN和改进YOLOv5s的缺陷检测方法。首先,通过调整DCGAN网络参数并优化超参数,使生成器能够生成具有丰富特征和清晰纹理的钢丝帘布缺陷图像,从而扩充数据集;其次,采用K-means++算法对钢丝帘布缺陷数据重新聚类锚框,以获得更优的锚框参数,实现锚框与实际缺陷的精确匹配;然后,在YOLOv5s主干网络中的C3模块添加坐标注意力机制,以增强模型的特征提取能力和精确定位能力;最后,引入MPDIoU损失函数替换YOLOv5s原损失函数,进一步提高检测精度。实验结果表明,在实测钢丝帘布缺陷数据集上,采用DCGAN数据增强和改进后的YOLOv5s检测模型,缺陷检测平均精度提高了6.6%,达到了89.4%,并且检测准确率和召回率也有所提高。与其他主流检测模型相比,该模型不仅在检测速度上提高了约30%,还保持较高的检测精度。在公开的NEU-DET数据集上,该模型的mAP值达到了82.6%,较原始YOLOv5s模型提高了3.8%。