6、阿萨姆语自然场景文本实时检测与定向钻井井型设计应用开发

阿萨姆语自然场景文本实时检测与定向钻井井型设计应用开发

1. 阿萨姆语自然场景文本实时检测

1.1 图像标注

在图像标注环节，使用开源的LabelImg软件对图像中的阿萨姆语文本区域进行标注。标注后的图像和对应的真实值（ground truth）会存储在同一个文件夹中。真实值以.txt文件形式呈现，包含类别编号和边界框坐标。数据集的标注采用COCO数据集格式，且为单类别标注。

1.2 超参数优化

在模型中使用了以下优化器：
- 随机梯度下降优化器（Stochastic gradient descent optimizer） ：用于优化训练迭代过程，降低损失函数。它是梯度下降优化的随机近似，用随机子集数据计算的梯度估计值替代全量数据的实际梯度，降低了处理成本，但收敛速度较慢，尤其在高维优化问题中。
- Adam优化器（Adam Optimizer） ：自适应矩估计优化器，适用于处理大量数据和参数的问题。它结合了带动量的梯度下降和“RMSP”算法，计算效率高，内存负担小。

在Google Colab上训练YOLOv3时，参数设置如下：
- 动量（momentum）：0.9
- 初始学习率（initial learning rate）：0.0001
- 衰减（decay）：0.0005，用于在训练的前1000次迭代中稳定网络
- 最大批次（maximum batches）：类别数×2000 = 1×2000 = 2000，即训练2000次迭代后停止
- 类别（classes）：1
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