【摘 要】
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随着计算机视觉行业的不断发展，基于卷积神经网络的目标检测算法也受到了研究人员的重视。针对传统的YOLOv5目标检测算法中的边界框回归损失函数GIOU存在当检测框与真实框呈包含的状态时会退化到传统IOU损失函数，以及当检测框和真实框相交时在垂直和水平两个方向上存在收敛速度慢的问题，提出一种改进的YOLOv5目标检测算法。在传统YOLOv5的基准网络中添加注意力机制，然后在边界框回归损失函数中引入真实
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随着计算机视觉行业的不断发展，基于卷积神经网络的目标检测算法也受到了研究人员的重视。针对传统的YOLOv5目标检测算法中的边界框回归损失函数GIOU存在当检测框与真实框呈包含的状态时会退化到传统IOU损失函数，以及当检测框和真实框相交时在垂直和水平两个方向上存在收敛速度慢的问题，提出一种改进的YOLOv5目标检测算法。在传统YOLOv5的基准网络中添加注意力机制，然后在边界框回归损失函数中引入真实框与预测框中心的欧式距离计算预测损失，并分别计算预测框与真实框之间的纵横比作为惩罚项以达到提高回归精度以及加快收敛速度的目的，最后将改进后的YOLOv5目标检测模型应用于人脸检测进行验证。实验利用wideface人脸数据集训练，训练结果表明改进的YOLOv5目标检测算法训练中的损失只有0.013，较传统的YOLOv5目标检测算法损失减少约13.33%，准确率达到82.28%，较传统的YOLOv5目标检测算法提高2.6%。实验表明该目标检测算法能很好的应用于人脸检测中。
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