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摘要
目前，目标识别技术广泛应用于各个领域，文章提出一种基于YOLOv5的改进目标识别算法，提升算法准确度，达到水下目标识别的目的。使用自动多尺度视网膜与颜色恢复算法对图像进行预处理，将头部解耦与卷积块注意模块引入YOLOv5目标识别模型中得到优化YOLOv5模型，对优化YOLOv5模型进行稀疏、剪枝与微调3个策略，得到改进YOLOv5模型。实验表明，改进算法在准确度上有所提升，同时保证了算法的低耗时。
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单位机电工程学院; 桂林电子科技大学
