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基于YOLOv5改進(jìn)的小目標(biāo)檢測(cè)算法研究

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摘  要：為解決無(wú)人機(jī)捕獲場(chǎng)景中小目標(biāo)檢測(cè)存在的檢測(cè)精度不高和漏檢問(wèn)題，提出基于YOLOv5改進(jìn)的小目標(biāo)檢測(cè)算法DE_YOLOv5。DE_YOLOv5的數(shù)據(jù)集采用VisDrone2019。實(shí)驗(yàn)包括兩個(gè)方面，一是引入解耦合頭機(jī)制，通過(guò)獨(dú)立的中心點(diǎn)預(yù)測(cè)減小感受野限制對(duì)小目標(biāo)定位的影響，初始模型的mAP@0.5為0.334，加入解耦合頭之后mAP@0.5值為0.344。（剩余6400字）

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