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基于YOLOv5改进的目标检测算法研究.docx

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基于YOLOv5改进的目标检测算法研究

一、引言

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，广泛应用于智能安防、自动驾驶、无人机导航等众多领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为研究热点。其中，YOLOv5作为一种高效的单阶段目标检测算法，在处理复杂场景时表现出了良好的性能。然而，在实际应用中仍存在一些挑战和问题，如对小目标的检测能力不足、对不同场景的适应性不强等。因此，本文旨在研究基于YOLOv5改进的目标检测算法，以提高目标检测的准确性和效率。

二、YOLOv5算法概述

YOLOv5是一种基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法，具有较高的实时性。该算法采用深

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