基于多尺度线性全局注意力的运动员检测算法.pdf

所属栏目:体育

【日期】:2023-11-24
【关键词】:YOLOv5算法;运动员检测;多尺度线性全局注意力;数据增强;边界框损失
【摘要】:运动员在比赛过程中的快速移动且频繁遮挡,使得对视频中运动员检测容易出现漏检、多检、检测精度下降等问题。现有的主流方法对于移动和遮挡情况下的运动员检测表现不佳。当运动员受到遮挡后,检测目标框的尺度变化增大。引入cutout作为数据增强的方法来模拟遮挡情况,提出基于多尺度线性全局注意力Efficient ViT模块的运动员检测算法。使用线性全局注意力模块减少计算量,并辅以卷积模块来...


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