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复杂背景下基于深度学习的书籍图像识别研究

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在数字化时代下大学图书馆依然保存着大量的纸质书籍,学生在阅读时会将书籍和随身携带的物品混杂在一起。本文针对上述情况研究了复杂环境下的深度学习目标检测模型来实现图书的自动识别与检测。首先,依托贵州大学图书馆构建了标签数据集;其次,搭建了基于SkipNet和mobileNet的混合模型;最后,将训练好的模型在验证集上进行了测试验证。从结果可知本文采用的模型架构在测试集上实现了 98。5%的精度并且具有领先的运行速度。

梁琳玥

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贵州大学图书馆 贵州 贵阳 550025

深度学习 图书 目标检测

2025

信息记录材料
全国磁性记录材料信息站

信息记录材料

影响因子:0.246
ISSN:1009-5624
年,卷(期):2025.26(1)