yolov7 小目標
时间: 2023-09-23 14:08:18 浏览: 90
YOLOv7是一种改进的目标检测模型,专门用于小目标检测。它通过对YOLOv7网络模型中的MPConv模块进行改进,减少特征处理过程中的特征损失,并找到了最佳的放置位置。此外,该模型还利用ACmix注意力模块增加网络对小尺度目标的敏感性,并降低噪声的影响。最后,该模型使用SIoU替换了原YOLOv7网络模型中的CIoU,以优化损失函数,提高网络的鲁棒性。在FloW-Img子数据集上的实验表明,改进后的YOLOv7网络模型相比于原网络在小目标检测方面有显著的改善,mAP值可达到71.1%,相比于基线YOLOv7网络模型提升了4个百分点。因此,YOLOv7是一种适合小目标检测场景的目标检测算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测论文解读复现【NO.21】基于改进YOLOv7的小目标检测](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128366460)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
阅读全文