在YOLOv5算法的基础上提出一种改进梯度变化的目标检测算法.该算法在YOLOv5的基础上,保留其骨干网络框架,在其特征处理部分中,对池化操作进行替换,将原本的最大池化操作替换为平滑池化操作,同时将特征处理部分的Leaky ReLU激活函数替换为Mish函数.经过上述修改后的检测算法在训练阶段的误差反向传播过程中能够令权重参数具有更加平滑的梯度变化.
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