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摘要
摘要
车辆目标检测是自动驾驶领域的重要研究内容。现实生活中，道路场景复杂
多变，密集场景中存在车辆相互遮挡、目标多尺度、小尺度车辆目标像素占比较
小的问题，易导致车辆目标的有效信息缺失，致使模型检测不准确，出现漏检甚
至错检的问题。尤其是在雨天环境下，图像包含大量噪声，分辨率降低，将严重
影响车辆检测的精确度与鲁棒性。针对上述问题，本文对单阶段算法YOLOv5
进行研究，首先改进YOLOv5的网络结构，提高算法对复
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