《表1 Faster R-CNN对测试集的m AP结果统计》

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《基于Faster R-CNN及数据增广的满文文档印章检测》

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为验证本文的解决满文文档数据采集困难导致的数据少的问题而提出的数据增广方法的有效性，进行对比实验，实验结果见表1，其中Data1为原始采集数据集，Data2为使用增广方法扩充的数据。用Data1作为训练集迭代5 000次训练的模型对测试集测试，m AP为0.904。而用Data2作为训练集迭代5 000次训练的模型对测试集测试m AP提高到0.996。同样在迭代10 000次的情况下，也是使用增广方法的Data2训练的模型效果将m AP从0.902 9提升到0.993。同时，分析结果，两组数据都是在5 000次迭代达到的效果比10 000次迭代效果好，并且该实验在Ubuntu系统GPU下每张图片平均处理速度仅为0.33 s。