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摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv7的红外海上船舶检测方法，包括：获取不同场景、不同时段及不同分辨率的红外海上船舶数据集，并划分为训练集和测试集；构建改进的YOLOv7模型，在主干网络利用REP‑DSConv‑ELAN模块替换ELAN模块，在颈部网络引入InceptionNeXt模块，在检测头部分利用最小点距离的边界框回归损失函数替换CIoU损失函数；利用训练集对改进的YOLOv7模型进行训练，得到海上船舶检测模型；将测试集输入到海上船舶检测模型中，得到不同场景和分辨率下的船舶种类检测结果。本发明提出的方法提高检测精度，改善在不同场景和分辨率情况下存在的误检、漏检等问题，同时使模型更轻量化。
主权项：1.一种基于改进YOLOv7的红外海上船舶检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取不同场景、不同时段以及不同分辨率的红外海上船舶数据集，将数据集划分为训练集和测试集；步骤2，构建改进的YOLOv7模型，所述改进的YOLOv7模型包括主干网络、颈部网络以及检测头部分，在主干网络利用REP-DSConv-ELAN模块替换ELAN模块，在颈部网络引入InceptionNeXt模块，在检测头部分利用最小点距离的边界框回归损失函数替换CIoU损失函数；步骤3，利用训练集对步骤2构建的改进的YOLOv7模型进行训练，得到海上船舶检测模型；步骤4，将测试集输入到海上船舶检测模型中，得到不同场景和分辨率下的船舶种类检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于改进YOLOv7的红外海上船舶检测方法
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