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摘要：本发明公开了一种基于Yolov7的头发检测方法，通过基于毛囊口作为靶点对头发密度和粗细进行打标，作为指导Yolov7模型训练的标签；将待检测图像输入至训练好的Yolov7模型，经过训练好的Yolov7模型来提取待检测图像的特征以预测检测框的位置；根据头发位置特点，经过基于位置感知的迭代后处理来检测出漏检和错检的目标框；依据头发密度和头发粗细指标设计头发评分映射，使用头发评分映射对基于位置感知的迭代检测结果进行评估，评估出头发健康状态。本发明节省人力成本，而且还具有较好的准确性和稳定性，具有很好的实用价值。

主权项：1.一种基于Yolov7的头发检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于毛囊口作为靶点对头发密度和粗细进行打标，作为指导Yolov7模型训练的标签；将待检测图像输入至训练好的Yolov7模型，经过训练好的Yolov7模型来提取待检测图像的特征以预测检测框的位置；根据头发位置特点，经过基于位置感知的迭代后处理来检测出漏检和错检的目标框；依据头发密度和头发粗细指标设计头发评分映射，使用头发评分映射对基于位置感知的迭代检测结果进行评估，评估出头发健康状态；所述根据头发位置特点，经过基于位置感知的迭代后处理来检测出漏检和错检的目标框的步骤包括：检测Yolov7模型生成的所有目标框及其置信度、以及它们的位置信息；根据目标框的置信度，对所有的目标框进行降序排列，将置信度最高的目标框排在前面；从置信度最高的目标框开始，依次处理每个目标框；对于当前处理的目标框，计算它与后面所有目标框的重叠区域；根据重叠区域的大小以及检测框中心点的距离，按照以下公式下调与当前目标框重叠的其他目标框的得分置信度，迭代置信度得分通过以下公式计算出： 其中，score'为迭代置信度得分，score是置信度得分，iou是重叠面积，nmsth是阈值，d是重叠框之间的中心点距离，dmax是最大中心距离，α和β是用衡量权重的超参，分别取0.7和0.3；当重叠面积iou小于阈值nmsth时，得分保持不变；当重叠面积适中时，依照公式更新得分，重叠面积越大，中心点距离越远，得分就越低；当重叠面积较大时，将得分置为0直接丢弃；最后，将新得分仍大于得分阈值的检测框保留下来；保留大于得分阈值的检测框，丢弃低得分检测框；当所有检测框遍历完成后，终止迭代。

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