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HSC-YOLOv7:An Enhanced YOLOv7 for Small Object Detection

HSC-YOLOv7:An Enhanced YOLOv7 for Small Object Detection

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第43届中国控制会议

作者： Yuhang Liu Huibo Zhou Hongliang Liu Ming Zhao School of Mathematical Sciences Harbin Normal University

Detection of small-scale objects is an emerging research area with substantial potential for growth and significant practical relevance in the domain of object *** issue of false detections in small object detection persists as a complex research *** tackle the accuracy issues inherent in small object detection,an enhanced YOLOv7 object detection model is *** proposed improvements include:Firstly,the model incorporates a specialized section for detecting small targets to augment the network's capability in identifying small ***,it introduces an enhanced SPD-CBAM(SC) network backbone,which integrates SPD-Conv and CBAM attention mechanisms into the original *** integration aims to boost the recognition ability of effective features for small targets while mitigating the impact of ***,it utilizes SIoU to replace the loss function in the conventional model for optimization,thereby enhancing the network's *** comparisons were conducted on the publicly available Visdrone-2019 dataset,revealing that the enhanced network model exhibited improvements over the original network in both mAP@[.5:.95] and mAP@.5 for the selected dataset *** enhanced model demonstrated superior performance,making it more suitable for the complex small object detection scenarios proposed in the present study.

关键词： YOLOv7 drone images Small Object Detection

来源： cnki会议评论

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