基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法研究

引言

甲骨文是中国古代文字的一种，具有重要的历史和文化价值。随着甲骨文研究的深入，对甲骨文的数字化处理和自动化检测需求越来越高。传统的甲骨文检测方法主要基于人工识别和标注，效率低下且易受主观因素影响。因此，开发一种自动化的甲骨文检测方法具有重要的实际意义。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是目标检测方面。YOLO算法是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效、准确、实时等优点。但是，YOLO算法对于小目标检测效果不佳，而甲骨文作为一种小目标，对于其检测提出了挑战。

为了解决甲骨文检测问题，本文提出了一种基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法。该方法结合了DAMO算法和YOLO算法的优点，能够有效地检测甲骨文。本文将详细介绍该方法的实现过程和实验结果，并对该方法的性能进行分析。