一种改进YOLOv7-GCA的车型快速识别方法

斯洪云; 苏盈盈; 邓圆圆; 阎垒; 杨浩军（87-92）

文章摘要

author_cn_name].一种改进YOLOv7-GCA的车型快速识别方法[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2024,26(3):.

一种改进YOLOv7-GCA的车型快速识别方法

DOI：10.19406/j.issn.1673-1980.2024.03.014

中文关键词: YOLOv7 轻量化 GhostConv CA注意力机制

英文关键词:

基金项目:重庆市教育委员会科学技术研究项目“面向智能化工厂转型的通用型指针式仪表识别方法及实现”(KJQN202101510); 重庆科技大学硕士研究生创新计划项目“基于YOLOv7的智能交通监测系统”(YKJCX2220419),“基于改进 YOLOv7的带钢缺陷检测系统设计及其实现”(YKJCX2220408);重庆科技大学本科生创新计划项目“智能交通监测系统设计及实现”(2023010)

作者	单位
斯洪云，苏盈盈，邓圆圆，阎垒，杨浩军（87-92）	重庆科技大学电气工程学院

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中文摘要:

针对道路车流量大、车型识别速度慢等问题,提出了一种改进YOLOv7-GCA的车型快速识别方法。首先,采用参数量更小、检测速度更快的轻量化卷积GhostConv替换网络中的普通卷积Conv, 以提高车型识别速度;其次,为了保证模型的识别精度,在进入颈部前引入CA注意力机制模块。实验结果表明,YOLOv7-GCA模型在保证识别精度的前提下,减少了模型的参数量和复杂度,提高了车型识别速度。

英文摘要:

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