yolov5雾天检测改进

针对yolov5在雾天检测方面的不足，可以考虑以下改进措施：

1. 数据增强：在训练集中加入模拟雾天的图片，通过调整图片的亮度、对比度、饱和度等参数，使得模型更好地适应雾天环境下的物体检测。

2. 多尺度训练：在训练过程中，可以使用不同尺度的图片进行训练，以提高模型对于不同距离物体的检测能力。

3. 引入光学模型：可以通过引入光学模型，对雾天图像进行去雾处理，以提高图像的清晰度和对比度，从而提高物体检测的准确率。

4. 融合多种传感器数据：可以通过融合多种传感器数据，如雷达、红外线等，提高物体检测的鲁棒性和准确率。