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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明涉及一种基于融合NAM的YOLOv7人头识别方法，包括：收集和标注用于训练的人头图像，采用DAT方法，增强视觉表征能力，并构建人头图像数据集；对基于YOLOv7框架搭建的人头识别模型进行改进，引进Hornet递归门控卷积gnConv模块重构目标检测颈部网络；在Backbone与Head的连接处增加NAM注意力机制；采用NWD替代损失函数来优化模型训练过程；利用构建的人头数据集对人头识别模型进行训练，直至模型收敛，并得到训练完成的模型。与现有技术相比，本发明采用DAT方法、引入gnConv操作、NAM注意力机制和NWD损失函数，提高模型的鲁棒性以及对人头识别的准确度和精确度。
主权项：1.一种基于融合NAM的YOLOv7人头识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：收集和标注用于训练的人头图像，采用DAT方法，增强视觉表征能力，构建人头图像数据；步骤S2：基于YOLOv7模型改进模型，改进后的YOLOv7模型引进Hornet递归门控卷积gnConv模块重构目标检测颈部网络，搭建过程中，在Backbone和Head连接处增加NAM注意力机制，并采用NWD替代损失函数来优化模型；步骤S3：输入模型的各个参数指标，利用步骤S1中的数据集对人头识别模型进行训练，直至模型收敛，得到训练完成的模型；步骤S4：利用训练后的模型进行测试，获取场景中的待检测人头，进行人头识别并输出测试结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 一种基于融合NAM的YOLOv7人头识别方法
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