基于双层路由注意力的文献中手写体甲骨文检测方法研究

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摘 要：针对文献中手写体甲骨文的检测工作数据集空缺、目标占比低等问题，构建了首个文献中手写体甲骨文的检测数据集，并基于YOLOv8提出了一种基于双层路由注意力的检测方法YOLO-SA（YOLOwithStratifiedAttention）。该方法利用滑窗裁剪技术提升目标占比，引入双层路由注意力模块增强模型对甲骨文有效信息的提取，并采用SIoU损失函数替代原损失函数，提升小目标检测的准确度。（剩余156字）

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