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| 基于改进YOLOv5算法的车辆目标检测 | |
| 作者姓名： | 刘超阳 曲金帅 范菁 左金花 唐玉敏 |
| 作者单位： | 云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室 |
| 摘 要： | 为了解决车辆目标检测中准确率低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5算法的车辆目标检测.改进后的YOLOv5算法主要是在原来的基础上通过K-means聚类的方法对数据集中的目标边框进行重新聚类、并将CIoU损失函数和DIoU＿nms应用于YOLOv5算法来提高目标识别效果.改进后的YOLOv5算法，目标检测mAP达到了85.8%,比改进前的YOLOv5算法提升了1.3%. |
| 关 键 词： | 目标检测 YOLOv5 深度学习 |