基于MobileViTs骨干网络的YOLOv5目标检测算法研究
YOLOv5 作为一种实时目标检测算法，在速度和精度方面超越了其前代版本 YOLOv4。该算法采用轻量级特征提取器和基于 FPN 架构的多层检测头，能够有效识别不同尺度的目标。 此外，YOLOv5 的自适应训练方法可以根据数据集特性自动调整超参数，进一步提升模型性能。 将探索 YOLOv5 与 MobileViTs 骨干网络的结合，及其在目标检测任务中的应用潜力。
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