结合通道选择与注意力机制的改进型YOLOv5防护装备检测方法

本发明公开了结合通道选择与注意力机制的改进型YOLOv5防护装备检测方法，将YOLOv5骨干网络部分的原空间金字塔池化融合模块SPPF替换为通道选择多尺度融合模块CSMF，通道选择多尺度融合模块CSMF基于多通道选择机制的特征自适应加权融合策略，根据输入图像特征的上下文信息与语义分布，动态调节不同感受野下特征通道的融合权重，从而实现更具判别性的多尺度特征整合。本发明通过CSMF模块提升了模型对多尺度目标的适应能力，解决了传统模型对手套等小目标识别不准确的问题；采用CBAM增强MBconv模块后，模型能够更有效地区分图像中的关键区域与背景区域，增强了对复杂场景中目标遮挡与背景干扰的鲁棒性。