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应用YOLOv3-tiny模型的人民币面额识别方法
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作者 余承勇 宗加飞 丁玲 《福建电脑》 2021年第9期33-36,共4页
本文提出了一种基于YOLOv3-tiny的人民币面额识别方法。该方法首先使用LabelImg对不同种面额的人民币目标检测区域进行标记,并生成相应的数据信息库,为后续的训练和测试提供数据集。然后以YOLOv3-tiny的模型结构为基础进行相应的重构,... 本文提出了一种基于YOLOv3-tiny的人民币面额识别方法。该方法首先使用LabelImg对不同种面额的人民币目标检测区域进行标记,并生成相应的数据信息库,为后续的训练和测试提供数据集。然后以YOLOv3-tiny的模型结构为基础进行相应的重构,生成新的基于PyTorch框架的RMB-tiny模型,并利用准备好的训练数据集在RMB-tiny模型上进行训练,得到最优的模型pt。最后利用测试集对模型进行测试,实时检测正确率达到99.985%以上。 展开更多
关键词 目标检测 图像处理 PyTorch YOLOv3-tiny 实时检测
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