基于注意力机制作将3个usb相机拍摄的不同角度的图像先用自制数据集训练好的yolov7进行测试，将检测后的标签名和置信度数据赋权重新进行结果融合python代码

好的，您的问题是如何基于注意力机制将3个USB相机拍摄的不同角度的图像进行目标检测并融合结果。下面是一个简单的Python代码示例，可以帮助您实现这个目标：

import cv2
import numpy as np
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression


# 加载YOLOv7模型
model = attempt_load(weights='yolov7.pt',  # 模型权重文件
                     device='cpu')       # 运行设备（CPU或GPU）

# 设置阈值和IOU阈值
confidence_threshold = 0.5   # 置信度阈值
iou_threshold = 0.5           # IOU阈值

# 加载相机图像
image1 = cv2.imread('image1.jpg')
image2 = cv2.imread('image2.jpg')
image3 = cv2.imread('image3.jpg')

# 对每个相机图像进行目标检测
detections1 = model(image1)  # 检测结果1
detections2 = model(image2)  # 检测结果2
detections3 = model(image3)  # 检测结果3

# 对检测结果进行筛选
filtered_detections1 = non_max_suppression(detections1, confidence_threshold, iou_threshold)
filtered_detections2 = non_max_suppression(detections2, confidence_threshold, iou_threshold)
filtered_detections3 = non_max_suppression(detections3, confidence_threshold, iou_threshold)

# 将三个检测结果合并
all_detections = np.concatenate((filtered_detections1, filtered_detections2, filtered_detections3))

# 对结果进行权重赋值
weights = [0.3, 0.4, 0.3]  # 设置权重
label_names = ["person", "car", "bus", "truck"]  # 设置标签

# 初始化结果
result = {}

# 遍历所有检测结果
for detection in all_detections:
    label_index = int(detection[5])
    label_name = label_names[label_index]
    confidence = detection[4]
    bbox = detection[:4]

    # 计算加权平均
    if label_name not in result:
        result[label_name] = {
            'bbox': bbox,
            'confidence': confidence * weights[label_index]
        }
    else:
        result[label_name]['bbox'] = (result[label_name]['bbox'] + bbox) / 2
        result[label_name]['confidence'] += confidence * weights[label_index]

# 输出结果
print(result)

请注意，这只是一个简单的示例代码。实际情况可能更复杂，需要根据您的具体需求进行调整和优化。另外，为了保护您的数据，我不会记录任何您的要求或对话内容。