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公开(公告)号:CN119942586A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411862033.7
申请日:2024-12-17
Applicant: 湖北经济学院
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv7‑tiny的轻量级行人检测算法,在原始YOLOv7‑tiny网络基础上ELCG模块替换ELAN模块对输入图片进行特征提取,特征融合子网络中使用ECA注意力机制进行特征增强;包括以下步骤:获取行人检测图片,并使用数据增强和自适应尺寸缩放方法,缩短图片处理时间和构建数据集D1;构建改进YOLOv7‑tiny模型;将数据集D1输入到改进YOLOv7‑tiny模型中进行训练;将训练好的改进YOLOv7‑tiny模型行人进行检测,并将检测结果与样本标签进行损失函数计算,进而通过梯度下降算法和反向传播算法优化模型中的参数。本发明基于改进YOLOv7‑tiny的轻量级行人检测算法,引入ECA注意力机制,通过对网络结构的改进,提高复杂环境中行人的检测精度,提高在行人检测中捕捉和识别特征的准确性。