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结合改进注意力机制的YOLO目标检测算法

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为了提高图像目标检测的准确率,提出一种结合改进注意力机制的YOLOv5s目标检测算法.改进注意力机制模块通过引入多尺度卷积增大特征提取模块的感受野.将改进注意力机制模块引入到YOLOv5s目标检测网络中,提高检测网络的准确率.在PASCAL VOC数据集上的对比实验表明,改进后的YOLOv5s检测网络的平均准确率达到了76.1%,表现出较好的检测性能.
YOLO object detection combined with improved attention mechanisms

YOLOobject detectionmulti-scale convolutionattention mechanism

李杰

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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽 淮南 232000

YOLO 目标检测 多尺度卷积 注意力机制

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.07.025

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(7)
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