【摘 要】
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针对小目标交通标志检测精度低的问题，提出基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。优化YOLOv5的主干网络结构，采用微小目标检测层替换原始大目标检测层，调整下采样倍数，将MobileViT Block融入颈部网络，采用离线增强与在线增强的方法对数据集进行处理。实验结果表明：与其他目标检测算法相比，改进算法的小目标交通标志检测均值平均精度为85.3%，参数量降低了39%,FPS为70，满足实时
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究项目（D20201802）； 教育部产学研合作协同育人项目（202002009056）；
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针对小目标交通标志检测精度低的问题，提出基于改进YOLOv5的小目标交通标志检测算法。优化YOLOv5的主干网络结构，采用微小目标检测层替换原始大目标检测层，调整下采样倍数，将MobileViT Block融入颈部网络，采用离线增强与在线增强的方法对数据集进行处理。实验结果表明：与其他目标检测算法相比，改进算法的小目标交通标志检测均值平均精度为85.3%，参数量降低了39%,FPS为70，满足实时检测的要求。
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