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基于改進YOLOv7和DeepSort的“低慢小”無人機目標檢測跟蹤算法

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摘 要:為提高“低慢小”無人機目標檢測跟蹤精度,提出一種基于YOLOv7和DeepSort框架的改進型無人機檢測算法,在YOLOv7算法骨干網(wǎng)絡引入了CBAM注意力機制提高特征提取能力,使用BiFPN加權特征金字塔替換PANet提高不同尺度特征融合能力,增加小目標檢測層改善無人機檢測精度。構建了天空、樹林、建筑和陰暗條件4類背景的“低慢小”人機數(shù)據(jù)集,并進行測試實驗。(剩余9624字)

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