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申请/专利权人：无锡学院

摘要：本发明公开了一种基于注意力机制融合特征的车辆目标检测方法，包括：步骤1：获取待识别车辆图像集；步骤2：改进YOLOv7模型，用MPDIoUloss代替原有的损失函数；所述改进后的YOLOv7模型包括依次连接的Backbone网络、Neck网络和Head网络；在Neck网络中，用MP‑EMA注意力机制替代MP模块，用SPPFCSPC‑EMA注意力机制替代SPPCSPC模块；所述MP‑EMA注意力机制包括第一分支和第二分支，第一分支包括依次连接的最大池化层和CBS模块，所述第二分支包括依次连接的EMA注意力机制和CBS模块；所述SPPFCSPC‑EMA注意力机制通过SPPFCSPC模块删卷积层后引入EMA注意力机制得到；所述Neck网络使用PAFPN结构来增强物体检测能力；步骤3：采用待识别车辆图像集对改进YOLOv7模型进行训练；步骤4：将待测图像输入训练得到的改进YOLOv7模型中，得到识别结果。

主权项：1.一种基于注意力机制融合特征的车辆目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取待识别车辆图像集；步骤2：改进YOLOv7模型，用MPDIoUloss代替原有的损失函数；所述改进后的YOLOv7模型包括依次连接的Backbone网络、Neck网络和Head网络；所述Backbone网络由依次连接的四个CBS卷积层、第一ELEN模块、第一MP-EMA注意力机制、第二ELEN模块、第二MP-EMA注意力机制、第三ELEN模块、第三MP-EMA注意力机制组成，所述第一MP-EMA注意力机制~第三MP-EMA注意力机制均由MP模块和EMA注意力机制组成；在Neck网络中，用MP-EMA注意力机制替代MP模块，用SPPFCSPC-EMA注意力机制替代SPPCSPC模块；所述MP-EMA注意力机制包括第一分支和第二分支，第一分支包括依次连接的最大池化层和CBS模块，所述第二分支包括依次连接的EMA注意力机制和CBS模块；所述SPPFCSPC-EMA注意力机制通过SPPFCSPC模块删卷积层后引入EMA注意力机制得到；所述Neck网络使用PAFPN结构来增强物体检测能力；步骤3：采用待识别车辆图像集对改进YOLOv7模型进行训练；步骤4：将待测图像输入训练得到的改进YOLOv7模型中，得到识别结果。

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百度查询： 无锡学院 一种基于注意力机制融合特征的车辆目标检测方法