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文档简介
基于注意力机制集成学习网络的道路损毁本发明公开了一种基于注意力机制集成学图像输入基于注意力机制集成学习网络中进行能力与鲁棒性，缓解了复杂多样的道路图像问22.根据权利要求1所述的基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法，其YOLOv5、YOLOv5_SE和YOLOv5_CA三个子网络按照相同的超参3.根据权利要求2所述的基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法，其4.根据权利要求2所述的基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法，其35.根据权利要求2所述的基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测方法，其6.根据权利要求1_5任意一项所述的基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检4基于注意力机制集成学习网络的众源图像道路损5包括多尺度特征聚合与检测，首先对骨干网络提取的三种特征图进行自上而下的特征融特征图沿着通道维进行全局平均池化，之后经过全连接层及激活函数得到通道的加权值，[0019](2)本发明提出了一种结合注意力机制与集成学习的道路损毁目标检测方法。使[0020](3)得到结合注意力机制的集成学习模型后，能够检测众源图像中的道路损毁目6[0025]请见图1，本发明提供的一种基于注意力机制集成学习网络的道路损毁目标检测[0027]本实施例的基于注意力机制集成学习网络，由并行设置的YOLOv5、YOLOv5_SE、(CoordinateAttention)注意力模块和检测头，其中骨干网络和检测头和YOLOv5网络一[0033]步骤2.1：处理对象为基于注意力机制集成学习网络中YOLOv5、YOLOv5_SE、7[0045]本实施例YOLOv5、YOLOv5_SE和YOLOv5_CA三个子网络按照相同的超参数分别训
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