基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测研究

引言

甲骨文是中国古代文字的一种，其起源可追溯到商朝晚期。甲骨文的研究对于了解中国古代历史、文化、语言等方面具有重要的意义。然而，由于甲骨文的数量庞大、形态复杂、质地不一等特点，传统的甲骨文识别方法存在着很大的局限性。

近年来，深度学习技术的快速发展为甲骨文的自动识别提供了新的思路和方法。其中，目标检测算法是自动识别甲骨文的重要手段之一。在目标检测算法中，YOLO（You Only Look Once）算法是一种高效、准确的目标检测算法，已经在许多领域得到了广泛应用。

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（Dual Attention Mechanism Object）和YOLO算法，能够有效地解决甲骨文的识别问题。在实验中，我们对该方法进行了测试，并与传统方法进行了比较。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，可以为甲骨文的自动识别提供有效的支持。