基于yolov5改进的车辆目标检测.docx

本研究旨在利用深度学习技术，设计和开发一种基于深度学习的车辆目标检测模型，以提高目标检测的准确性和实时性，同时探索多目标检测和跟踪的方法，提高对复杂交通场景的理解。研究方法和技术路线包括数据集构建、模型设计和优化、探索新的注意力机制等。该研究的意义在于为自动驾驶、交通管理等领域提供高效、高性能的车辆目标检测解决方案，满足实际应用中对高效、高精度目标检测的需求。目前，深度学习技术已经成为车辆目标检测的主要方法，包括一些常见的深度学习模型，如Faster RCNN、YOLO和SSD等。