【摘 要】
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为提高车辆类型检测的精度与速度，提出一种基于YOLOv5s的改进算法。传统YOLOv5s使用Giou作为损失函数，当两个目标边界框出现包含关系，或长宽高相同时，差集会变为0，无法准确预测车型。使用Ciou代替Giou作为边界框回归损失函数，解决了边界框相互包含与长宽等比的问题。实验结果表明，在保持置信度不变的情况下，mAP的值较原YOLOv5s上升了1%，收敛速度提升了20%，具有明显的优势，可以
【基金项目】
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北华航天工业学院校级创新项目（YKY-2022-35）；
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为提高车辆类型检测的精度与速度，提出一种基于YOLOv5s的改进算法。传统YOLOv5s使用Giou作为损失函数，当两个目标边界框出现包含关系，或长宽高相同时，差集会变为0，无法准确预测车型。使用Ciou代替Giou作为边界框回归损失函数，解决了边界框相互包含与长宽等比的问题。实验结果表明，在保持置信度不变的情况下，mAP的值较原YOLOv5s上升了1%，收敛速度提升了20%，具有明显的优势，可以满足交通车辆类型检测实时性与精确性的需求。
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