针对装甲目标图像背景复杂、目标尺度小等问题，提出一种基于YOLOv5s的装甲目标检测算法。首先在FPN结构中增加一个浅层分支，增强对小目标特征的提取能力；其次通过Focal Loss损失函数来平衡正负样本；再次将CIoU＿loss用作边框回归损失函数，用以提升识别精度；最后将ECA注意力模块引入算法中，加强重要特征的表达。实验结果表明，改进算法在自制数据集上AP达到92.9%，相较于原始算法提高了4.2%，能够很好地满足装甲目标检测任务的精度与速度需求。
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