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摘 要：针对当前安全帽在复杂情况下出现漏检、误检和检测精度低等问题，提出了一种基于改进YOLOv5的轻量级安全帽检测算法。首先，选用YOLOv5s轻量级模型，将原始非极大值抑制算法（NMS）改为DIoU-NMS，手动设置阈值提高其对密集目标检测的准确率，改善模型的微调与推理效果。其次，在原算法的主干网络融入并重构BoTNet网络，来提升其对小目标信息特征的提取能力，降低训练的复杂度。（剩余8937字）
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改进YOLOv5的密集小目标安全帽检测研究
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