针对自动驾驶场景对YOLOv7的网络架构和参数进行了专项优化。在Backbone部分引入ECA与CBAM，强化多尺度特征融合能力；将Neck层的PAN结构改进为双向特征金字塔（BiFPN），提升小目标检测鲁棒性。调整了锚框尺寸分布，新增针对车辆侧面和锥形桶的细粒度锚点。训练策略上采用余弦退火学习率+EMA权重平滑，并引入动态困难样本挖掘机制。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态
评论