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改進YOLOv5 與DeepSort 的車輛目標檢測跟蹤算法

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摘要：針對當(dāng)前目標車輛因遮擋、天氣等因素造成的漏檢，以及跟蹤過程中車輛身份丟失和變換等現(xiàn)象，本文提出了一種改進的YOLOv5與DeepSort車輛檢測跟蹤算法。在車輛目標檢測部分，本文在YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中添加了注意力模塊CBAM，以更有效地提取目標特征；同時，引入了SIoU作為邊界框損失函數(shù)，不僅提升了邊界框定位的準確性，也加快了邊界框的回歸速度。（剩余1491字）

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