面向甲骨文目标检测的大规模数据集生成技术

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摘要 甲骨文目标检测是甲骨文数字化研究中重要一环，主要依靠深度学习模型实现对甲骨文图像中位置信息和分类信息的识别。为了避免模型过拟合，深度学习模型的训练一般需要依赖大规模的数据集，而在甲骨文目标检测领域，目前可用于深度学习的大规模数据集较少，很多研究所用的数据集均依靠专家人工标注和整理，这使得甲骨文目标检测数据集存在整理成本较高、数据量较小、数据质量不高、类别间均衡性差等问题。（剩余25481字）

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