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摘要
针对晶圆加工中的字符检测问题，本文提出一种基于YOLOv7改进的目标检测模型。在改进方面，本文首先在原版YOLOv7的SPP层之前插入了Swin Transformer模块，增强网络对于全局信息的获取能力，提升对于全局和局部特征的整合能力；然后本文在预测部分插入了A2-Net注意力机制，将特征信息全局融合后重新分配，提升网络的鲁棒性；最后本文在定位损失函数上用SIOULoss函数代替CIOU，角度损失的引入，增加了对于字符检测位置的准确性。在本文自制的字符数据集上，实验验证改进后的模型相比于传统模型，map提升了5.02%，并且在FPS上高于传统算法，在实际使用中也取得了良好的效果。
- 出版日期2023
- 单位江苏理工学院
