# 基于改进YOLOv5s
改进YOLOv5s的道路物体检测算法
YOLOv5s网络架构由输入端、主干网、特征融合和输出端四个部分组成。在输入端进行图像预处理，包括Mosaic数据增强、自动锚框
改进YOLOv5s和图像融合的死鸡检测方法研究
针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题，本研究提出了一种基于图像配准融合算法和改进YOLOv5s的死鸡
基于改进YOLOv5s的水下生物识别算法研究提升精度和漏检率
研究针对水下生物识别的精度低和漏检率高问题，通过改进YOLOv5s算法，提出了一种基于YOLOv5s的水下生物识别算法。首先应用
Yolov5s小型目标检测模型介绍与应用
附件中分享了Yolov5s目标检测模型的使用方法以及在实际应用中的效果展示，具体包括模型构建、训练、部署的详细步骤和操作。此外，
Optimizing Aidlux for Coco 80 Object Detection: YOLOv5s Implementation
Explore the Aidlux framework tailored for parking sign detection
改进YOLOv5s模型实现猪脸识别检测方法的详细介绍.pdf
详细介绍了改进YOLOv5s模型在猪脸识别检测方法中的研究背景、技术原理和实现方法，并提供了实验结果和数据分析。无论您是否具备基
YOLOv5s tiny算法在细胞培养板分类识别中的改进与研究
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改进YOLOv5s的公路隧道烟火检测方法马庆禄.caj扩展名
改进YOLOv5s模型以提高对公路隧道中烟火的检测效果是一项关键任务。马庆禄独特的研究成果，通过加入新的数据集和采用更优化的训练
YOLOv5s改进的复杂交通场景路侧目标检测算法及实验结果
针对传统路侧目标检测模型存在的问题，本研究提出了一种基于改进的YOLOv5s算法的路侧目标检测模型，并通过实验结果验证了其有效性
最新版YOLOv5s权重参数文件，高效目标检测解决方案
为了更好地满足图片目标检测和视频目标检测的需求，用户可以选择使用最新版本的YOLOv5s权重参数文件。该文件的核心是yolov5