《表1 阈值T选取实验：欧元硬币年份检测与识别》

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《欧元硬币年份检测与识别》

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常规的Faster-RCNN目标检测模型处理完后，通过检测得分阈值化处理可以提取出300个候选框，进而通过NMS算法去掉部分重叠框，剩下的候选框即为检测得到的目标，但是该处理方式在欧元硬币年份检测中存在两个问题:1)剩余候选框数目可能远远超出4位年份数字，从中找到正确的数字框存在困难；2)硬币中的某些字符和图形与数字非常相似，容易误判，例如o和0，S和5，L和旋转180°的7等，这些情况使得简单选取4个置信度最大的框作为最终的4个数字框在理论上并不可靠。为了确保得到4个年份数字框，采用聚类的方式提取最终的4位年份数字，并结合国别与币值的先验规则进行排序策略选择，得到年份检测结果。该算法中阈值参数T的选取对K-means聚类至关重要，T较小时，保留的非数字框会导致聚类效果较差，T过大时，保留的数字框会较少，导致数字漏检，因此需要通过实验选取合适的参数T。T的选取实验结果如表1所示。