一種基于YOLOv5s的改進(jìn)裝甲目標(biāo)檢測(cè)算法

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摘  要：針對(duì)裝甲目標(biāo)圖像背景復(fù)雜、目標(biāo)尺度小等問(wèn)題，提出一種基于YOLOv5s的裝甲目標(biāo)檢測(cè)算法。首先在FPN結(jié)構(gòu)中增加一個(gè)淺層分支，增強(qiáng)對(duì)小目標(biāo)特征的提取能力；其次通過(guò)Focal Loss損失函數(shù)來(lái)平衡正負(fù)樣本；再次將CIoU_loss用作邊框回歸損失函數(shù)，用以提升識(shí)別精度；最后將ECA注意力模塊引入算法中，加強(qiáng)重要特征的表達(dá)。（剩余10064字）