【摘 要】
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在自动驾驶应用场景下,将YOLOv5应用于目标检测中,性能较之前版本有明显的提升,但在高运行速度情况下检测精度仍不够高,本文提出一种基于改进YOLOv5的车辆端目标检测方法.为解决训练不同数据集时需手动设计初始锚框大小,引入自适应锚框计算.在主干网络（backbone）添加压缩与激励模块（squeeze and excitation,SE）,筛选针对通道的特征信息,提升特征表达能力.为了提升检测不
【基金项目】
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黔科合重大专项（ZNWLQC[2019]3012-1）； 黔科合支撑（[2021]一般297）；
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在自动驾驶应用场景下,将YOLOv5应用于目标检测中,性能较之前版本有明显的提升,但在高运行速度情况下检测精度仍不够高,本文提出一种基于改进YOLOv5的车辆端目标检测方法.为解决训练不同数据集时需手动设计初始锚框大小,引入自适应锚框计算.在主干网络（backbone）添加压缩与激励模块（squeeze and excitation,SE）,筛选针对通道的特征信息,提升特征表达能力.为了提升检测不同大小物体时的精度,将注意力机制与检测网络融合,把卷积注意力模块（convolutional block attention module, CBAM）与Neck部分融合,使模型在检测不同大小的物体时能关注重要的特征,提升特征提取能力.在主干网络中使用空间金字塔池化SPP模块,使得模型输入可以输入任意图像高宽比和大小.在激活函数方面,进行卷积操作后使用Hardswish激活函数,应用于整个网络模型.在损失函数方面,使用CIoU作为检测框回归的损失函数,改善定位精度低和训练过程中目标检测框回归速度慢的问题.实验结果表明,改进后的检测模型在KITTI 2D数据集上测试,目标检测的精确率（precision）提高了2.5%,召回率（recall）提高了5.1%,平均精度均值（mean average precision, mAP）提高了2.3%.
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