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摘要
针对车载红外图像分辨率低、目标小且细节模糊导致检测精度不高的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的目标检测网络。网络对SPP模块进行改进和添加，然后在骨干网络中嵌入了坐标注意力模块，将位置信息嵌入到通道注意力中，使得网络能够在更大的区域上进行注意力，更多地关注重要的目标特征，提高模型的表现力。最后用EIOU边界框损失函数替换CIOU Loss，进一步提高网络的检测精度。在FLIR车载红外图像数据集的测试集上的实验表明，改进模型较YOLOv5s网络mAP@0.5值提升了3.4%，且几乎不影响检测速度和模型权重大小，满足体积小和轻量化的需求，适合部署到车载嵌入式系统中。
- 出版日期2022
- 单位四川大学
