基于改进YOLOv7的医用防护用品穿戴检测
来源：计算机应用与软件杂志2025年第12期北京时间：
作者：马永康, 李 丽, 原少将, 陈 浩, 陈常念
摘要：提出一种基于YOLOv7改进的算法模型以进一步提高当前医用防护用品是否正确穿戴的检测精度。在YOLOv7骨干网络中加入CBAM注意力机制，结合通道和空间注意力机制模块以提升模型对医用防护物品的关注能力。采用EIoU作为损失函数以加速预测框的回归速度，并提高模型鲁棒性。实验结果表明：与YOLOv7相比，在自制的医用防护用品穿戴数据集上该方法精确度和mAP@0.5分别提升了6.8百分点和5.2百分点。因此，该模型可有效地提高医用防护用品正确穿戴与否的检测效率。
关键词：防护用品穿戴检测, CBAM注意力机制, 损失函数, YOLOv7
