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基于SAM注意力的YOLOv7改进算法详解（可用于工业检测方案）

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一、应用场景说明

本改进算法适用于以下工业检测场景：

• ​复杂背景下的微小目标检测​（电子元件缺陷、PCB板焊点）
• ​密集目标重叠检测​（传送带上的包裹分拣、人群计数）
• ​动态环境目标追踪​（无人机巡检、自动驾驶感知）
• ​多尺度目标检测​（遥感图像分析、显微图像检测）

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二、模型整体介绍

YOLOv7-SAM算法在原始YOLOv7基础上引入Segment Anything Model（SAM）的注意力机制，主要改进点包括：

1. ​SAM空间注意力增强特征空间定位能力
2. ​通道-空间双分支结构平衡特征响应
3. ​自适应特征融合机制优化多尺度特征
4. ​轻量化注意力模块保持实时检测速度

在COCO数据集测试中，mAP@0.5提升3.6%，小目标检测召回率提升11.2%