骨刻符は、西漢時代の地方官が中央に納めた製品を記録した重要な文化財であり、その文字内容を正確に検出することが重要である。複雑なテクスチャ背景下で骨刻符の文字特徴を抽出するのが困難であり、文字の密集や付着による検出ボックスの冗長問題に対処するために、自己注意型畳み込みと改良損失関数を融合した骨刻符文字検出アルゴリズムを提案する。まず、YOLOv5の特徴抽出部に自己注意型畳み込みモジュールを追加し、ネットワークの骨刻符文字特徴への注目を強化し、より豊富な全局情報を捉え、ひび割れが文字特徴抽出に与える干渉を抑制する。次に、損失関数にFocal-EIOUを使用し、元のCIOUを置き換えて最適化する。Focal-EIOUは幅と高さの損失を用いて予測ボックスと実際のボックスの幅・高さ差を低減し、実際のボックスより大きい予測ボックスを除外することで、文字の密集や付着による検出ボックスの冗長問題を解決し、モデルの精度向上を図る。実験結果は、本アルゴリズムの平均精度が93.35%に達し、YOLOv5より3.08%向上し、複雑なテクスチャ背景下の密集付着した骨刻符文字検出タスクにより適していることを示している。

文字検出;骨刻符;注意機構;YOLOv5;損失関数