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摘要
针对无人机航拍图像中出现的道路小目标检测精度较低的问题，提出以融合SKNet卷积核注意力机制与YOLOv5s的目标检测模型，提高检测模型对地面小目标特征信息提取识别能力。在此改进基础上，基于Visual Studio Code配置的Pytorch深度学习开发环境，对SKNet+YOLOv5s的性能进行测试试验。结果表明：以VisDrone2019作为数据集训练时，相较于几种常规注意力机制的改进方法，如SENet+YOLOv5s、CBAM+YOLOv5s,SKNet+YOLOv5s的检测精度有所提升。
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