重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (11): 64-72.
丁 华，刘 来
摘要： 针对交通视频流中车辆检测模型内存占用大、部分特征难以提取等问题，提出了一 种改进的 ＹＯＬＯｖ７网络模型。使用轻量化结构替换主干网络，引入的无参注意力机制在不增加 模型参数量的前提下提升特征提取能力，同时融合改进的双向特征金字塔网络提升检测精度。 为了增强模型的鲁棒性，对数据集中的样本进行了随机忽略区域的处理。将改进后的网络模型 在处理过的数据集上进行实验，结果表明参数量约为基础模型的 １／６，ＦＰＳ提高到了 １４３．８， ｍＡＰ０．５提升了 ９．１％，验证了模型的优越性。
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主管单位：重庆市教育委员会