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基于改進YOLOv5的火災(zāi)檢測研究

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摘要：針對傳統(tǒng)火災(zāi)系統(tǒng)預(yù)警不及時、容易誤報等問題，文章提出了一種基于改進YOLOv5的火災(zāi)檢測算法。為了增強網(wǎng)絡(luò)對火焰的方向和位置信息的敏感度，在模型中引入CA（ Coordinate Attention）注意力機制：為了提高回歸精度和收斂速度，使用損失函數(shù)SIOU替換CIOU。改進的YOLOv5算法的精確率和平均精度達到了74. 2%和69.4%．相較于標準算法的精確率和平均精度提高了8.8%和2.8%．優(yōu)化定位框和誤檢情況。（剩余3415字）

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