一种基于改进YOLOv7的无人机航拍车辆检测方法

    公开(公告)号:CN119007040A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411009575.X

    申请日:2024-07-26

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv7的无人机航拍车辆检测方法,包括以下步骤:步骤1:获取待识别航拍车辆图像集;步骤2:改进YOLOv7模型,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Backbone网络中,引入GhostNet特征提取模块,所述GhostNet特征提取模块包括Ghost Module模块和Ghost Bottleneck模块;将GBL模块作为Ghost Module模块代替前四个CBS模块,采用BiFPN模块作为特征融合网络,优化原有的PANet结构;用MPDIoU损失函数代替原有的损失函数;在Neck网络中,用GEE‑w模块替代ELAN‑w模块,采用G‑SPPF模块替代SPPCSPC模块;步骤3:采用待识别航拍车辆图像集对改进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。通过本发明方法提高了YOLOv7模型关于无人机航拍车辆目标的识别精度。

    一种基于注意力机制融合特征的车辆目标检测方法

    公开(公告)号:CN118840544A

    公开(公告)日:2024-10-25

    申请号:CN202411032154.9

    申请日:2024-07-30

    Applicant: 无锡学院

    Abstract: 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MPDIoU loss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。

Patent Agency Ranking