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一種基于YOLOv5的家用物體檢測優(yōu)化算法

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摘要：針對現(xiàn)有家用物體檢測算法模型存在的計算量大和對小目標(biāo)檢測效果不佳等問題，本文提出了一種基于YOLOv5的家用物體檢測優(yōu)化算法。采用輕量級的GhostBottleneck，代替Bottleneck結(jié)構(gòu)，降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。同時，添加卷積注意力模塊，強化小目標(biāo)物體的特征信息，從而提高對家用小物體的檢測性能。（剩余7181字）

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