基于改进YOLOv5的安全帽检测算法

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摘  要： 为解决安全帽佩戴检测中密集小目标和目标受到遮挡场景下容易产生误检和漏检的问题，提出基于改进YOLOv5安全帽佩戴检测算法。首先，在安全帽的特征信息提取过程中引入微尺度检测层，以进一步融合多尺度特征，从而获得更为丰富的特征信息；然后，将坐标注意力机制插入到所提出的改进特征融合网络中，用于提取目标的位置信息，并通过实验验证了该方法的有效性；最后利用EIOU代替CIOU损失函数，加快收敛并改善回归精度和安全帽目标检测准确性。（剩余13787字）

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