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摘要
采用yolov5实时目标检测算法,意在对交通标识进行识别检测,减少安全事故,辅助驾驶员驾驶。在分析yolov5算法的原理和特点的基础上,交代了利用yolov5算法实现目标检测的步骤,介绍了准备数据集部分—通过Mosaic来对数据进行增强,加强对小对象的检测,以及使用labelimg软件对图像数据进行框选,整理获得相关的训练集和测试集。通过增强图像数据预处理以及优化相关网络参数,加速模型收敛,实现了实时检测交通标志的效果。相比于yolov4和其他传统检测而言,yolov5的检测效果要略胜一筹,结果表明了基于yolov5的交通标志检测更能满足实时性和准确性的需求。
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