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摘 要：針對裝甲目標圖像背景復(fù)雜、目標尺度小等問題，提出一種基于YOLOv5s的裝甲目標檢測算法。首先在FPN結(jié)構(gòu)中增加一個淺層分支，增強對小目標特征的提取能力；其次通過Focal Loss損失函數(shù)來平衡正負樣本；再次將CIoU_loss用作邊框回歸損失函數(shù)，用以提升識別精度；最后將ECA注意力模塊引入算法中，加強重要特征的表達。（剩余10064字）
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一種基于YOLOv5s的改進裝甲目標檢測算法
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