一种基于重复特征金字塔网络的古文字拓片检测方法

本发明公开了一种基于重复特征金字塔网络的古文字拓片检测方法，其特点是该方法包括：在DarkNet‑53基础上增加第六个卷积模块，并引入SE通道注意力模块和空间金字塔池化层，构建DarkNet‑70特征提取网络；构建非对称双路结构的重复特征金字塔网络dual‑FPN，通过带权重的融合操作对特征图融合；使用ANMS非极大值抑制算法，在交并比筛选基础上增加重叠面积与候选框面积的比值作为筛选条件；构建包含CIoU损失和ANMS‑Loss的联合损失函数等步骤。本发明与现有技术相比具有检测速度快、精度高，有效解决了古文字拓片检测中背景噪声大、小文字检测困难和重叠检测问题，验证证明检测速度达毫秒级，可广泛应用于考古发掘、古文字数字化等领域，具有广阔的市场应用前景和重要的社会文化价值。