读取经yolov7的detect.py文件检测后的标签和置信度的txt文件基于注意力机制进行结果融合python代码

以下是基于注意力机制进行结果融合的Python代码：

import numpy as np

# 读取yolov7检测结果的标签和置信度txt文件
with open('detect_result.txt', 'r') as f:
    yolov7_result = f.readlines()

# 将yolov7检测结果转换为numpy数组
yolov7_result = np.array([line.strip().split() for line in yolov7_result])

# 读取使用注意力机制的检测结果的标签和置信度txt文件
with open('attention_result.txt', 'r') as f:
    attention_result = f.readlines()

# 将使用注意力机制的检测结果转换为numpy数组
attention_result = np.array([line.strip().split() for line in attention_result])

# 定义注意力权重
alpha = 0.5

# 对每个检测框进行结果融合
for i in range(len(yolov7_result)):
    # 获取当前检测框的类别和置信度
    yolov7_cls, yolov7_conf = yolov7_result[i]
    attention_cls, attention_conf = attention_result[i]
    
    # 计算融合后的置信度
    fusion_conf = alpha * float(yolov7_conf) + (1 - alpha) * float(attention_conf)
    
    # 输出融合结果
    print(fusion_cls, fusion_conf)

其中，`yolov7_result`和`attention_result`分别是从yolov7检测结果和使用注意力机制的检测结果的txt文件中读取的标签和置信度的numpy数组。`alpha`是注意力权重，可以根据实际情况进行调整。对于每个检测框，我们计算融合后的置信度，并输出融合后的类别和置信度。