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一种改进YOLOv5的小目标检测算法 - 中国知网
Source: nlibvpn.bit.edu.cn
Article summary:
1. 本文介绍了一种改进的YOLOv5算法，用于小目标检测。该算法在原有YOLOv5的基础上进行了优化和改进，以提高对小目标的检测准确率和性能。
2. 改进的YOLOv5算法采用了多尺度特征融合和注意力机制来增强对小目标的感知能力。通过引入多尺度特征融合，可以有效地捕捉不同尺度下的目标信息；而注意力机制则可以帮助网络更加关注重要的区域，提高对小目标的检测精度。
3. 实验结果表明，改进的YOLOv5算法在小目标检测任务中取得了较好的效果。与传统的目标检测算法相比，该算法在准确率和性能方面都有显著提升，并且具有较低的计算复杂度。
总结：本文介绍了一种改进的YOLOv5算法，用于提高小目标检测准确率和性能。该算法采用了多尺度特征融合和注意力机制，并在实验中展示了其优越性能。
Article analysis:
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