针对在行人行进过程中出现拥挤、遮挡、目标尺寸小所导致的行人检测精度低和效果不佳等问题，通过修改YoloV5算法的backbone特征提取网络，加入注意力机制，优化后处理阶段的目标框选定方法等改进措施，提出一种基于YoloV5算法的YoloV5-PED改进算法。结果表明：与YoloV5算法相比，YoloV5-PED算法的平均精度均值(mAP)提升3.8%,验证该算法检测行人时具有良好的效果。
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