改进YOLOv5 与DeepSort 的车辆目标检测跟踪算法

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摘要：针对当前目标车辆因遮挡、天气等因素造成的漏检，以及跟踪过程中车辆身份丢失和变换等现象，本文提出了一种改进的YOLOv5与DeepSort车辆检测跟踪算法。在车辆目标检测部分，本文在YOLOv5网络中添加了注意力模块CBAM，以更有效地提取目标特征；同时，引入了SIoU作为边界框损失函数，不仅提升了边界框定位的准确性，也加快了边界框的回归速度。（剩余1491字）

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