class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        通过上述代码，我们搭建了一个完整的行人跌倒检测系统的后端模型，能够接收图像输入，进行有效的垃圾检测，并以用户友好的方式展示结果。这些代码的介绍将帮助读者理解我们如何实现从数据输入到结果输出的整个流程，并为后续章节中的实验结果与系统设计提供必要的技术背景。

4.3 训练代码

        在“模型训练”部分的博客中，我们将深入探讨如何利用现有的深度学习框架和模型来训练一个行人跌倒检测系统。这一过程涉及到配置训练环境、处理数据集、设置训练参数，以及启动训练过程等关键步骤。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们进行的是环境设置和模型准备工作。这包括引入必要的库，比如torch用于构建和训练深度学习模型，os用于处理文件和目录路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        这一部分的代码是决定模型将在GPU还是CPU上运行，这一选择对训练效率有重大影响。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：在设置了工作进程数和批次大小后，通过使用abs_path函数，我们将数据集配置文件的路径转换为绝对路径，并针对不同的操作系统调整路径风格。这种细心的准备有助于跨平台的兼容性和后续的数据加载工作。workers变量定义了在数据加载时使用的子进程数目，而batch则定义了批量大小，这直接影响了GPU内存的使用量和训练速度。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "VehicleTypeDet"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        接着，我们读取YAML文件，它包含了训练数据的相关信息，如路径、类别等。如果文件中包含path项，我们会更新它，确保数据集的路径正确指向我们的训练数据。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：接下来，我们加载预训练的YOLOv8模型。我们加载了YOLO模型的预训练权重，并设置了训练的参数，包括数据路径、训练设备、工作线程、图像尺寸、训练周期数和批量大小。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        在这一部分，我们详尽地介绍了训练过程的每一步，从准备环境到加载模型，再到设置参数和启动训练。这些步骤共同保证了模型能够在优化的环境中高效地学习，为行人跌倒的准确检测和分类奠定了坚实的基础。

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5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在我们的行人跌倒检测项目中，对深度学习模型的性能分析是至关重要的一步。通过审视YOLOv8模型在训练过程中的损失函数和评价指标图表，我们能够深入理解模型的学习过程及其效能。以下是对这些训练指标的专业分析。

        首先观察到的是，训练损失（train/box_loss、train/cls_loss、train/obj_loss）和验证损失（val/box_loss、val/cls_loss、val/obj_loss）随着训练周期（epochs）的增加整体呈现下降趋势。在初始阶段，损失曲线出现了较大的波动，这是模型在学习过程中对数据进行初步拟合的反映，随着训练的进行，模型逐步稳定并更好地理解了数据的分布。

        具体地，训练中的bounding box损失（train/box_loss）显著下降，显示出模型在定位跌倒行为的边界框方面有显著进步，类别损失（train/cls_loss）也逐渐减少，这表明模型在识别跌倒类别方面表现优秀。同样，目标损失（train/obj_loss），即模型对于是否存在目标的置信度损失，也随着训练逐渐减小，这指出模型越来越能准确区分背景与跌倒目标。

        在验证阶段，损失曲线在下降至一定值后趋于平稳，这表示模型在未见数据上的泛化表现良好，没有出现过拟合现象，其中验证的bounding box损失较训练阶段稍高，这是正常的，因为验证数据未参与训练，模型在这些数据上通常会有更多的预测误差。

        除了损失函数，性能指标图表也给我们提供了训练质量的重要线索。准确率（precision）和召回率（recall）两个图表显示，模型的表现随着时间的推移而稳步提升。准确率描述了检测出的跌倒行为中，有多少是正确的，而召回率则表示所有跌倒行为中，有多少被模型检测到。两者均达到较高水平，且随着训练周期增加而上升，这标志着模型在维持检测的真实性的同时，也减少了遗漏重要检测的可能。

        最后，平均精度均值（mAP）作为综合指标，它结合了准确率和召回率，提供了一个整体的性能衡量。在此数据中，我们看到mAP50（IoU阈值为0.5的mAP）和mAP50-95（IoU阈值从0.5到0.95的mAP平均值）均随着训练周期增加而提升。这表明模型在不同IoU阈值下都有稳定的性能提升，确保了检测的质量。

        综上所述，训练过程中的损失函数和性能指标表明，YOLOv8模型在行人跌倒检测任务上表现出色，具有很好的学习能力和泛化表现。这种分析有助于我们深入了解模型在训练过程中的行为。

5.2 混淆矩阵

        混淆矩阵是机器学习中评估分类器性能的一个重要工具，它展示了实际类别与模型预测之间的关系。根据您提供的混淆矩阵，我们可以对行人跌倒检测模型的性能进行详细分析。

        从混淆矩阵中可以看出，当实际发生“跌倒”事件时，模型能以82%的准确度正确预测跌倒，这意味着模型有很好的灵敏度或真正例率。这是行人跌倒检测系统中一个非常关键的指标，因为在实际应用中，漏检跌倒事件的代价可能非常高，可能导致无法及时为跌倒者提供必要的帮助。另一方面，模型在背景上的表现非常好，准确率达到了100%，这表示它能够非常有效地识别没有跌倒发生的情况，确保不会因为错误的报警而浪费资源。

        然而，模型在将背景误判为跌倒的情况上表现出了一定的假阳性率，大约18%的背景被错误地标记为跌倒。虽然没有达到100%的准确性，但这个数字还是显示了模型在区分两个类别上还有改进的空间。在实际应用中，虽然假阳性比漏检跌倒事件的后果要轻，但过高的误报率可能导致用户对系统的信任度下降。

        在行人跌倒检测这样的任务中，我们通常更希望优先提高召回率（即减少漏检），即使这意味着会有一些假阳性的存在。这是因为在安全监控的应用场景中，未能检测到的真实跌倒事件比误报的代价要大得多。

        综合混淆矩阵的分析结果，我们的模型在识别行人跌倒事件方面已经表现得相当好，尤其是在避免误报方面表现卓越。未来的改进工作可以集中在减少假阳性的发生，可能的策略包括进一步训练模型以更好地识别跌倒的特定特征，或者采用更复杂的后处理策略来滤除一些误报。通过继续迭代和优化模型，我们有理由相信可以进一步提升模型对跌倒事件的检测性能，为最终用户提供更为可靠和准确的安全监控系统。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在行人跌倒目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含行人跌倒的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.808	0.894	0.73	0.830
F1-Score	0.78	0.86	0.728	0.78

（3）实验结果分析：

       在行人跌倒检测任务中，对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n四个版本的YOLO模型进行了对比实验。实验的目的在于评估这些模型在相同数据集上的性能，并探讨不同版本的优势与不足。实验设置包括统一的数据预处理步骤、相同的训练周期数，以及一致的硬件环境，以确保结果的可比性。实验结果的主要度量指标为F1-Score和mAP（mean Average Precision），它们综合考虑了精确度、召回率和检测阈值的多个方面，为模型的整体性能提供评价。

       实验结果显示，YOLOv6n在这两个指标上均优于其他版本，其mAP为0.894，F1-Score为0.86。这一卓越的表现可能归因于YOLOv6n在网络结构上的优化，它可能包含了更有效的特征提取器和更精细的锚点设计，这使得模型在定位和分类跌倒行为时更为精确。此外，YOLOv6n在损失函数或正则化策略上可能也有所改进，使得模型在训练过程中更加稳健。

        与此相反，YOLOv7-tiny虽然设计为一个轻量级模型，便于在资源受限的环境中部署，但其性能在本次实验中较低，mAP和F1-Score分别为0.73和0.728。YOLOv7-tiny的这一结果可能是由于模型规模的缩减导致了特征提取能力的下降，或者因为轻量化网络有限的容量难以捕捉跌倒行为的复杂性。

        YOLOv5nu和YOLOv8n的性能较为接近，它们在mAP指标上分别为0.808和0.830，在F1-Score上均为0.78。这表明它们在准确性和召回率之间达到了相似的平衡。YOLOv8n相比于YOLOv5nu有所改进，这可能由于网络架构的微调或者是新版特有的训练技巧，如更先进的数据增强或优化算法的使用。

        总体来看，实验结果突显了YOLO系列在不断进化中的性能提升。每个版本的设计都旨在解决目标检测中的特定问题，如速度与准确性的平衡，或是模型规模与检测质量的折中。YOLOv6n的出色表现可能反映了一个重要的设计理念：通过精心的网络结构设计和训练技术的改进，即使在资源有限的情况下，也能实现高效而准确的目标检测。与此同时，其他版本的性能表明，即使是轻量级模型，如YOLOv7-tiny，也能在特定场景下提供可靠的检测能力，虽然可能需要针对性的优化才能达到最佳性能。在后续的工作中，这些实验结果将指导我们进一步优化模型，以便在实际应用中实现更高的精度和更快的响应速度。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在深入行人跌倒检测系统的系统架构设计部分之前，我们需要明确，一个高效且可靠的跌倒检测系统不仅需要有强大的模型支持，还需要有良好设计的架构来确保系统的稳定性和扩展性。下面，我将详细介绍我们系统的架构设计，特别强调其中的一些关键类和方法。

        我们的系统大致可以分为三个主要部分：**数据处理单元**、**模型推理单元**和**警报与通信单元**。这三个部分协同工作，确保了从视频数据的输入到跌倒事件的检测再到最终的响应之间的流畅过程。

1. 数据处理单元：

• 数据处理单元主要负责从视频流中提取帧，对帧进行预处理，以便模型推理单元能够有效地处理这些数据。这个单元包含的关键类有FrameExtractor和FramePreprocessor。

• FrameExtractor: 负责从实时视频流或存储的视频文件中抽取帧。它的extract_frames()方法可以定时抽取视频帧，确保模型有足够的数据进行分析。

• FramePreprocessor: 负责对抽取的帧进行必要的预处理，如调整大小、归一化等。它的preprocess_frame(frame)方法接收一个帧，输出模型所需的输入格式。

2. 模型推理单元：

• 模型推理单元是系统的核心，它负责加载训练好的YOLO模型，并对预处理过的帧进行跌倒检测。这个单元主要包含ModelLoader和FallDetector两个关键类。

• ModelLoader: 负责加载预训练的YOLO模型。它的load_model()方法确保模型被正确加载并准备好进行推理。

• FallDetector: 是进行跌倒检测的核心类。它的detect_fall(preprocessed_frame)方法接收预处理后的帧，并使用YOLO模型识别出跌倒事件，返回检测结果。

3. 警报与通信单元：

• 当跌倒事件被检测到后，警报与通信单元负责将这一信息通知给相关人员。这个单元主要包含AlertGenerator和CommunicationManager两个类。

• AlertGenerator: 负责生成跌倒警报。它的generate_alert(detection_result)方法根据检测结果生成警报信息。

• CommunicationManager: 负责管理警报信息的发送。它的send_alert(alert_message)方法可以将警报信息通过不同的渠道（如短信、邮件或应用推送）发送出去。

6.2 系统流程

        我们将深入探讨行人跌倒检测系统的工作流程。为了确保流程的清晰性和逻辑性，以下内容将按照先前提到的关键类和方法来组织，形象地描绘出系统从接收视频数据到发出警报的完整流程。

1. 视频数据输入：

• 开始: 系统启动，初始化视频流输入。这一步骤涉及到视频捕捉设备的配置，如摄像头或视频文件的路径设置。

2. 帧提取：

• 帧提取(FrameExtractor): 通过FrameExtractor类的extract_frames()方法，从视频流中定时抽取帧。这些帧是后续处理和分析的基础。

3. 帧预处理：

• 预处理(FramePreprocessor): 抽取出的帧被送到FramePreprocessor类的preprocess_frame(frame)方法进行预处理。预处理包括调整尺寸、归一化等步骤，使帧数据适配模型输入要求。

4. 跌倒检测：

• 模型加载(ModelLoader): 在系统启动时，ModelLoader类的load_model()方法被调用，负责加载训练好的YOLO模型。

• 检测执行(FallDetector): 预处理后的帧数据被传递给FallDetector类的detect_fall(preprocessed_frame)方法。此方法利用加载的YOLO模型对每一帧进行分析，以识别是否存在跌倒事件。

5. 警报生成与发送：

• 警报生成(AlertGenerator): 当FallDetector检测到跌倒事件时，将检测结果传递给AlertGenerator类的generate_alert(detection_result)方法，此方法负责生成详细的警报信息。

• 通信管理(CommunicationManager): 生成的警报信息被送到CommunicationManager类的send_alert(alert_message)方法，该方法负责通过预定的通讯渠道（如短信、邮件或应用推送）发送警报给相关人员。

6. 循环与监控：

• 持续监控: 上述流程在系统运行期间持续进行，以实时监控视频数据，及时检测并响应跌倒事件。

通过上述流程，我们的行人跌倒检测系统能够有效地从视频流中检测出跌倒事件，并迅速通过合适的通讯渠道通知到相关人员。这一流程不仅确保了系统的实时性和准确性，也提高了响应跌倒事件的能力，有助于减轻可能的伤害或及时提供必要的帮助。

        以上步骤构成了我们的行人跌倒检测系统的主要流程。该流程不仅体现了系统设计的高度模块化和灵活性，也确保了用户操作的简便性和检测结果的准确性。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1rm411r7sk/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp1u
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2ZmZxr
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmplv
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmptu

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在行人跌倒检测领域的应用，成功开发了一个结合了这些先进算法的行人跌倒检测系统。通过对多个版本的YOLO模型进行细致的比较和优化，本研究不仅提升了行人跌倒检测的准确率和实时性，还通过Streamlit创建了一个直观、美观且易于使用的Web应用，使用户能够轻松地进行跌倒事件的监测和管理，从而在实际应用中发挥重要作用。

        经过一系列实验验证，本文所提出的方法在跌倒检测的准确性和处理速度上都达到了令人满意的水平。同时，我们还提供了完整的数据集处理流程、模型训练和预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为后续的研究者和开发者复现和参考提供了方便。尽管取得了一定的成果，但行人跌倒检测作为一个复杂多变的任务，仍然面临着许多挑战和改进空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方向进行探索：

• 模型优化：继续探索更深层次的网络结构和优化策略，如神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
• 多模态融合：考虑结合环境因素、人体生理信号等其他模态信息，采用多模态学习方法进行跌倒检测，以更全面地理解行人的跌倒行为和背景情况。
• 跨域适应性：研究在不同环境（如室内外、光照变化等）中的跌倒检测，通过领域自适应技术提高模型在各种场景中的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加人性化、智能化，以满足更广泛用户的需求。
• 实际应用拓展：探索行人跌倒检测在更多实际应用场景中的应用，如老年人护理、公共场所安全监控等，以发挥其最大的社会和经济价值。

        总之，行人跌倒检测技术正处于快速发展之中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信在不久的将来，基于深度学习的行人跌倒检测将在人机交互、社会安全、医疗健康等领域发挥更加重要的作用。

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1. Zhang, Y., & Liu, B. (2022). An Improved YOLOv4 for Fall Detection in Elderly Care. Journal of Healthcare Engineering, 2022. ↩︎

2. Wang, J., Chen, Z., & Wu, X. (2023). Fall Detection with Deep Learning and Computer Vision: A Review. Artificial Intelligence Review, 2023. ↩︎

3. Li, H., & Zhang, Q. (2021). A Novel Dataset for Fall Detection Using Deep Learning. Sensors, 21(7), 2021. ↩︎

4. Zhao H, Zhang H, Zhao Y. Yolov7-sea: Object detection of maritime uav images based on improved yolov7[C]//Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2023: 233-238. ↩︎

5. Wen, Guihao, et al. "The improved YOLOv8 algorithm based on EMSPConv and SPE-head modules." Multimedia Tools and Applications (2024): 1-17. ↩︎