基于注意力機制與特征融合的改進(jìn)YOLOv7車輛檢測方法

摘要： 智能輔助駕駛場景下車輛檢測存在車輛目標(biāo)小、被遮擋嚴(yán)重等情況，造成對交通環(huán)境感知不全。針對上述問題，從防止特征在傳遞過程中信息丟失出發(fā)，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv7的車輛檢測方法。首先對瓶頸注意力機制(bottleneck attention module, BAM)的通道和空間注意力分支分別進(jìn)行改進(jìn)，減少特征信息的丟失；使用meta-ACON激活函數(shù)強化網(wǎng)絡(luò)對特征的有效表達(dá)；...