针对小目标的YOLOv5安全帽检测算法

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摘  要：针对当前YOLOv5难以检测小目标、目标识别效果差等问题，提出了一种基于YOLOv5的改进模型。针对开源数据集小目标样本数量不足的问题，重新构建安全帽数据集，扩充小目标数量。引入轻量化的通道注意力ECA模块，提高模型对安全帽的识别能力。将边界框损失函数替换为SIoU加速模型收敛。（剩余8662字）

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