基于动态注意力机制与双向融合的目标检测模型详解
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.19071
目录
一、应用场景
二、研究目的
三、技术方案与模型组成
1. 整体框架（DABFNet）
2. 核心模块详解
（1）动态注意力检测头（DAHead）
（2）双向加权特征金字塔（BWFPN）
（3）Wise-IoU损失函数
四、创新点总结
五、实验与结果
1. 实验条件
2. 实验结果
六、不足与未来方向
1. 当前不足
2. 改进方向
七、总结
一、应用场景
该论文针对 复杂建筑工地环境 下的安全帽佩戴检测需求，解决以下核心问题：
- 小目标检测：安全帽在图像中仅占少量像素（如工人距离摄像头较远时）。
- 密集遮挡：工人密集作业时，安全帽相互遮挡或受建筑构件遮挡。
- 背景干扰：工地环境颜色与安全帽相似（如黄色警示牌与黄色头盔）。
- 实时性要求：需部署在边缘设备（如无人机、摄像头）进行实时监控。
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