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摘 要：針對當前YOLOv5難以檢測小目標、目標識別效果差等問題，提出了一種基于YOLOv5的改進模型。針對開源數(shù)據(jù)集小目標樣本數(shù)量不足的問題，重新構建安全帽數(shù)據(jù)集，擴充小目標數(shù)量。引入輕量化的通道注意力ECA模塊，提高模型對安全帽的識別能力。將邊界框損失函數(shù)替換為SIoU加速模型收斂。（剩余8662字）
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針對小目標的YOLOv5安全帽檢測算法
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