【摘 要】
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本文提出了一种基于YOLOv3-tiny的人民币面额识别方法。该方法首先使用LabelImg对不同种面额的人民币目标检测区域进行标记,并生成相应的数据信息库,为后续的训练和测试提供数据集。然后以YOLOv3-tiny的模型结构为基础进行相应的重构,生成新的基于PyTorch框架的RMB-tiny模型,并利用准备好的训练数据集在RMB-tiny模型上进行训练,得到最优的模型pt。最后利用测试集对模型
【机 构】
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湖北省咸宁职业教育学校（集团）电子信息专业,湖北第二师范学院计算机学院
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本文提出了一种基于YOLOv3-tiny的人民币面额识别方法。该方法首先使用LabelImg对不同种面额的人民币目标检测区域进行标记,并生成相应的数据信息库,为后续的训练和测试提供数据集。然后以YOLOv3-tiny的模型结构为基础进行相应的重构,生成新的基于PyTorch框架的RMB-tiny模型,并利用准备好的训练数据集在RMB-tiny模型上进行训练,得到最优的模型pt。最后利用测试集对模型进行测试,实时检测正确率达到99.985%以上。
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