基于改进YOLOv5的机场鸟类目标检测算法

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摘 要：针对近年来鸟撞事件对航空安全造成的影响，为驱鸟系统提供了可实时检测鸟类并准确分辨品种的算法—一种基于YOLOv5的鸟类目标检测算法YOLO-birds。该方法将Neck层中的PANet融合网络替换为BiFPN，实现更简单、快速的多尺度特征融合。引入了EIoU边界框回归损失函数，在CIoU的基础上分别计算宽高的差值替代纵横比，并引入Focal Loss解决难易样本不平衡问题，提高了收敛速度和回归精度。（剩余8087字）

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