基于改進(jìn)YOLOv5輕量化的車(chē)輛目標(biāo)檢測(cè)算法

摘要： 無(wú)人駕駛汽車(chē)在近年來(lái)取得了巨大的進(jìn)展和突破，環(huán)境感知技術(shù)作為無(wú)人駕駛汽車(chē)安全行駛的重要前提，則需要在行駛的過(guò)程中提前檢測(cè)其周?chē)h(huán)境，并快速且準(zhǔn)確地檢測(cè)出周?chē)繕?biāo)?；诖藛?wèn)題，提出基于改進(jìn)YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)算法。將EfficientNetV2作為YOLOv5算法的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)；為了提高算法的收斂性，引入MetaAconC激活函數(shù)，并在Head中融合BiFPN,增加圖像特征... （共7頁(yè)）