摘要

本发明属于深度学习目标检测技术领域,公开了一种雾天目标检测方法、系统、计算机设备、存储介质及终端,采用的是YOLOv5检测框架,通过使用解耦头Decoupled Head代替原YOLOv5头部,弱化分类与回归任务之间的矛盾,在YOLOv5颈部融入ECA注意力机制,增强网络模型的特征表达能力;用C3TR替换第四个C3模块,捕获全局信息。将SPPF替换为SPPCSPC,提高模型的检测能力;改进后的算法在评价指标上相较于原算法均有提升。P、R、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到83.8%、69.3%、75.4%、49.4%相比与原算法提升了0.2%、2.6%、1.7%和1.1%。