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国际象棋端到端识别
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内容提要
该研究使用深度学习模型直接预测整个图像的棋盘配置，避免了传统的棋盘检测、方格定位和棋子分类的流程。在新的基准数据集上，该方法实现了15.26%的棋盘识别精度，是当前最先进方法的7倍。
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关键要点
- 该研究使用深度学习模型直接预测整个图像的棋盘配置。
- 避免了传统的棋盘检测、方格定位和棋子分类的流程。
- 引入了一种新的数据集 ChessReD，用于训练模型并评估性能。
- 在新的基准数据集上，该方法实现了 15.26% 的棋盘识别精度。
- 该方法的识别精度约为当前最先进方法的 7 倍。
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