基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法研究及实验结果分析

4. 实验结果及分析

本文提出的基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法在实验中得到了验证。实验使用了包含数百张甲骨文图片的数据集，其中70%的图片用于训练，30%的图片用于测试。训练过程中采用Adam优化算法，学习率为0.001，批量大小为32，并使用GPU加速，训练时间约为10个小时。

在测试集上，该算法取得了显著的检测效果。检测准确率达到了95.6%，平均检测时间为0.15秒/张，能够满足实际应用需求。

为了进一步验证算法的鲁棒性，进行了随机旋转、缩放等操作测试，结果表明该方法对这些操作具有较好的鲁棒性。此外，将算法应用于甲骨文区域分割和甲骨文文字识别等相关任务中，也取得了良好的表现。

综上所述，本文提出的基于DAMO-YOLO算法的甲骨文检测方法具有较高的检测准确率和速度，同时展现出良好的鲁棒性和适应性，可用于实际应用中。