基于VOD-YOLOv5的車輛檢測算法研究

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摘要：  針對(duì)現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)車輛目標(biāo)檢測算法檢測效率和檢測精度不高的問題，提出了基于YOLOv5模型的VOD-YOLOv5（Vehicle Object Detection-YOLOv5）的車輛目標(biāo)檢測算法。采用新型的輕量級(jí)卷積神經(jīng)模塊（c3f）提升網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力；引入Coord Conv代替原模型中的普通卷積模塊增強(qiáng)對(duì)位置信息的感知能力；融入空間和通道融合的注意力機(jī)制Shuffle Attention，提升對(duì)模糊圖像中小目標(biāo)的檢測精度。（剩余11669字）