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摘 要： 针对现有的安全帽检测算法参数量大，不利于嵌入式端部署，且密集目标存在漏检等情况，本文做出以下改进：对模型的主干特征网络用更加轻量的MobileViTv2网络进行替换并引入轻量级的无参卷积注意力模块（SimAM），再结合大卷积核RepLKNet架构对原有的超深小卷积核进行改进，在减少参数量的同时提升了精度。（剩余7422字）
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基于改进YOLOv5的安全帽检测算法研究
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