一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法

本发明公开一种改进的YOLOv7人体关键点检测方法，该方法通过LabelImage进行手动标注获得丰富的训练样本；将YOLOv7中原有的MP模块替换为L‑MP模块改进特征提取，新增LiftDown Pool分支和残差连接；在YOLOv7网络的Backbone模块和Head模块之间新增EDH‑Conv模块,利用其输出作为空间权重分布来矫正激活区域，进一步提升了网络对小目标的检测能力；增加改进的RSwin Transformer编码器，用于提升对复杂场景中小目标和重叠目标的检测效果；将损失函数参照Wise‑IoU LOSS改为基于L2损失的改进关键点检测损失，并引入用于调整关键点误差权重的动态聚焦机制，加速模型的收敛。该方法增强了对于复杂场景下的人体关键点检测识别能力，对于体育运动中人体关键点检测识别与计数任务有更强的鲁棒性、准确率和效率。