基于改进yolov7的行人检测算法

摘要

现实场景的行人检测通常存在遮挡或是尺度不一的问题，导致了检测结果较差。为此提出一种改进的yolov7网络结构，首先对yolov7网络模型中的MPConv模型进行改进，以减少特征处理过程中造成的损失。在颈部特征融合网络加入RFB模块，加强了网络特征提取能力。利用ACmix注意力模块提高网络对小尺度目标的敏感度，降低噪声所带来的影响。最后使用轻量级动态尺度检测头，可以解决检测头的感受野与目标尺度不匹配的问题。