app开发学习网站,河南安阳市滑县,当前互联网发展现状,广告发布需要许可证吗Autonomous surface crack identification of concrete structures based on the YOLOv7 algorithm 1、模型接受1.1 yolov7架构：1.2 骨干网中增加一个Aatten模块1.3 加入Myswin模块的YOLOv7网络1.3 加入FEEM模块YOLOv7网络2、实验在本研究中，我们使用了一个改进的网络，名为Y… Autonomous surface crack identification of concrete structures based on the YOLOv7 algorithm 1、模型接受1.1 yolov7架构：1.2 骨干网中增加一个Aatten模块1.3 加入Myswin模块的YOLOv7网络1.3 加入FEEM模块YOLOv7网络 2、实验 在本研究中，我们使用了一个改进的网络，名为YOLOv7-AMF，用于混凝土裂缝检测。为了扩展网络的感知域，我们添加了Aatten模块和Myswin模块，这两个模块采用了一种自注意机制。此外，我们在FEEM模块中加入了多尺度融合。通过这些修改，我们能够在保持快速检测速度的同时，显著提高裂纹检测的准确性。 贡献: (1)针对不
同尺度的裂缝图像识别问题，利用大小为1000 × 1000和3000 × 3000的裂缝图像数据集对网络进行训练，帮助模型充分学习不同尺度裂缝的特征。对图像进行不同曝光和噪声处理，使网络能够适应不同环境下的实时检测。 (2)针对裂缝
识别精度问题，我们将自关注机构模块从Swin Transformer中提取到
self-research模块(Myswin)中，
