本文深入探讨了基于YOLOv5的深度学习无人驾驶目标检测，介绍了位置注意力和小目标增强模块，以提高目标检测精度。通过数据集采集和实验环境搭建，展示了网络在车辆检测中的应用。同时，文章对比分析了卷积神经网络和Transformer在目标检测领域的进展，特别提到了Swin Transformer在车辆检测中的优势。实验结果表明，这些改进有效提升了目标检测的性能和鲁棒性。
目录
知识储备
基于YOLOV5的深度学习的无人驾驶目标检测
一、课题背景与意义
自动驾驶计算平台的资源有限，需要在有限的计算资源下同时处理多种传感和计算任务。为了应对道路背景复杂和小目标信息缺失的问题，提出了一种改进的目标检测网络。该网络具有较小的内存占用率和计算资源占用率，适应自动驾驶场景的需求。通过准确定位目标位置和提高小目标检测效果，为自动驾驶汽车提供更丰富的目标信息，提升目标检测的精度和鲁棒性。
二、算法理论原理
2.1 YOLOv5算法
在基于YOLOv5s的目标检测网络中，进行了两方面的改进&#
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