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公开(公告)号：CN118212572A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410314381.4
申请日：2024-03-19
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv7的道路损坏检测方法，在YOLOv7的主干网络中插入了三个新的注意力模块CSSAM以用来更好地捕捉关键特征和建模数据之间的复杂依赖关系，通过显式地对空间和通道维度的相似性矩阵建模，得到空间和通道注意力分数矩阵，将注意力分数矩阵进行处理之后作用在输入特征上，用来更好地捕获空间和通道维度上的长距离依赖关系。同时为了加强主干网络的特征提取能力，并通过捕获更多信息特征来加速网络的收敛，在主干网络中构建了新的ResNet‑SPConv残差块和SP‑E‑ELAN网络聚合层。本发明所改进的YOLOv7‑RD网络模型提升了在道路损坏领域的检测精度，同时部署起来非常方便，具有较强的工业实用性。
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