基于YOLOv7网络模型的高效SMD-PCBA检测

具体而言，该模型通过设计一个基于 坐标注意力的检测头来增强特征表示，并在 特征融合阶段引入反馈连接，通过底层传播来提高特征识别。此外，我们还提出了 SEIoU loss函数来计算预测箱与真实标记的图像之间的位置损失，从而使得锚箱具有更好的回归精度，提高了检测精度。

1、模型

提出了一种改进的基于YOLOv7的网络架构，该架构融合了CA注意头、改进的PAFPN和SEIoU损耗，提高了对具有复杂特征的多目标的识别能力。
我们对YOLOv7网络进行了三次重大修改。

• 首先，将CA模块加入到预测头的RepConv层之前。该模块通过添加位置编码信息，增强了网络的长期依赖捕获能力，从而提高了特征的表达能力。CA模块还可以帮助网络有效地抑制无关对象的干扰，从而实现对目标对象的准确检测。
• 其次，在特征金字塔融合阶段，我们从自底向上的特