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基于改进YOLOv7-tiny的多尺度运动目标检测算法
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作者 董玉玟 《计算机与现代化》 2024年第11期99-105,共7页
针对区域安全防卫时,远距离入侵目标成像像素少,纹理信息不足以及在目标持续接近过程中的大尺度变换导致的模型误检、漏检问题,本文提出一种基于YOLOv7-tiny算法改进的多尺度运动目标检测算法。首先,提出一种新的OBM模块用于特征提取网... 针对区域安全防卫时,远距离入侵目标成像像素少,纹理信息不足以及在目标持续接近过程中的大尺度变换导致的模型误检、漏检问题,本文提出一种基于YOLOv7-tiny算法改进的多尺度运动目标检测算法。首先,提出一种新的OBM模块用于特征提取网络,利用多维注意力机制提高网络的特征提取能力;其次,采用改进的AC-BiFPN双向特征融合策略,将进行自适应加权融合后的多层次特征传给ACmix注意力机制,以提升模型对多尺度目标的感知能力;最后,优化模型的损失函数,对预测框与真实框之间的区域加权,减少模型预测偏差。模型在自制的监控行人车辆数据集上进行实验,结果表明,相较于原始的YOLOv7-tiny模型,改进后的YOLOv7-tiny模型改善了远距离监测时行人车辆的误检漏检问题,检测精确度提高了3.96个百分点,平均检测精度(mAP@0.5:0.95)提高了2.22个百分点,在边缘GPU上实时帧率达到32.7 fps,满足实际使用需求。 展开更多
关键词 安全防卫 多尺度目标检测 YOLOv7-tiny OBM ac-BiFPN
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