基于注意力机制将3个usb相机拍摄的不同角度的图像先用yolov7进行特征提取并检测，再赋予权重进行结果融合python代码

以下是一个基于注意力机制将3个USB相机拍摄的不同角度的图像先使用YOLOv7进行特征提取并检测，再赋予权重进行结果融合的Python代码示例，需要使用PyTorch深度学习框架和YOLOv7检测库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
from yolov7.models import YOLOv7
from PIL import Image

# 定义注意力模型
class AttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs):
        super(AttentionModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(num_inputs, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        x = F.softmax(x, dim=1)
        return x

# 定义结果融合模型
class FusionModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_inputs):
        super(FusionModel, self).__init__()
        self.attention = AttentionModel(num_inputs)
        self.fc1 = nn.Linear(num_inputs, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x1, x2, x3):
        x = torch.cat((x1, x2, x3), dim=1)
        attention_weights = self.attention(x)
        x = x1 * attention_weights[:,0].unsqueeze(1) + x2 * attention_weights[:,1].unsqueeze(1) + x3 * attention_weights[:,2].unsqueeze(1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载预训练模型
model = FusionModel(num_inputs=2048)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

# 加载YOLOv7模型
yolo = YOLOv7(classes=80)
yolo.load_state_dict(torch.load('yolov7.pth'))

# 对输入图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((416, 416)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
])

# 加载图像并进行结果融合
img1 = Image.open('img1.jpg')
img2 = Image.open('img2.jpg')
img3 = Image.open('img3.jpg')
with torch.no_grad():
    # 对图像进行检测并提取特征
    detections1 = yolo(transform(img1).unsqueeze(0))
    features1 = yolo.get_last_layer_output().squeeze().detach().cpu()
    detections2 = yolo(transform(img2).unsqueeze(0))
    features2 = yolo.get_last_layer_output().squeeze().detach().cpu()
    detections3 = yolo(transform(img3).unsqueeze(0))
    features3 = yolo.get_last_layer_output().squeeze().detach().cpu()
    # 将特征赋予权重并进行结果融合
    output = model(features1 * detections1[0][:,4].unsqueeze(1), features2 * detections2[0][:,4].unsqueeze(1), features3 * detections3[0][:,4].unsqueeze(1))

# 输出结果
print(output)

在上述代码中，我们首先定义了一个注意力模型和一个结果融合模型。我们还加载了YOLOv7模型，用于对输入图像进行检测并提取特征。在对输入图像进行处理后，我们将其输入到YOLOv7模型中，得到检测结果和特征。然后，我们将检测结果乘以对应特征，得到加权特征，并将其输入到结果融合模型中，得到最终的结果。