基于DAMO-YOLO的甲骨文检测方法研究

引言

甲骨文作为中国古代文字的一种，承载着丰富的历史文化信息，对探究中国古代文明发展进程具有重要意义。然而，甲骨文的识别与研究一直面临着巨大挑战。其特殊性质，如形状复杂、笔画变化多端、字形相似等，都为甲骨文的自动检测带来了困难。

近年来，深度学习技术的迅速发展为解决这一难题提供了新的思路。以YOLO、Faster R-CNN为代表的目标检测算法在多个领域取得了突破性进展。然而，直接将这些算法应用于甲骨文检测仍面临挑战，其性能受到甲骨文自身特性的制约。

为提高甲骨文检测的准确率和效率，本文提出了一种基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法。DAMO-YOLO算法作为一种先进的目标检测算法，在目标检测速度和精度方面表现出色，适用于处理甲骨文检测这类复杂任务。

本文结构如下：第二部分将回顾国内外甲骨文检测研究现状，分析现有方法的优缺点；第三部分详细介绍基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法，阐述其原理和实现细节；第四部分将展示实验结果并进行分析，验证方法的有效性；最后，第五部分对全文进行总结，并展望未来研究方向。