【摘 要】
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鱼眼相机捕获的图像具有宽视场，几何失真和尺度差异大等特点，这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计，特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼眼图像上径向畸变的影响，研究在YOLOv7主干引入多分支堆叠结构的多头注意力模块以捕获全局上下文信息，提高检测准确性。同时，在YOLOv7的Neck侧，使用简单高效的融合可变形卷积的层
【基金项目】
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国家自然科学基金（62171042，62102033，62006020）； 北京市重点科技项目（KZ202211417048）； 北京市属高等学校高水平科研创新团队建设支持计划项目（BPHR20220121）； 北京市自然科学基金项目（4232026）； 协同创新
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鱼眼相机捕获的图像具有宽视场，几何失真和尺度差异大等特点，这给基于标准卷积网络的目标检测器带来了巨大的挑战。现有的目标检测算法可以在网络结构设计，特征学习等方面进一步改进以适用于鱼眼图像上的失真目标检测任务。为减轻鱼眼图像上径向畸变的影响，研究在YOLOv7主干引入多分支堆叠结构的多头注意力模块以捕获全局上下文信息，提高检测准确性。同时，在YOLOv7的Neck侧，使用简单高效的融合可变形卷积的层聚合结构以实现有效的多尺度特征融合，提高模型对失真目标的特征提取能力。提出的检测模型直接在鱼眼图像上执行，无需指定先验信息和校准。在公开的综合鱼眼图像数据集VOC＿360上进行实验，结果表明，改进后的YOLOv7鱼眼图像目标检测器有效地提高了检测精度，mAP50、mAP50: 95分别达到84.3%、70.4%，相比基准模型YOLOv7分别提升3.1%，6.4%。
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