坑洼是籽一种常见的路面病害，它会危害人们的行车安全，如何准确快速地检测路面坑洼是一个值得研究的热点问题。现有的坑洼检测方法在小目标和密集目标的场景下检测精度不高，针对此问题，文中提出了一种改进的YOLOv5(You Only Look Once)模型。在YOLOv5的主干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制，提高模型对关键特征的注意能力，将YOLOv5的损失函数改为EIoU(Efficient Intersection over Union)，提高模型对目标的检测精度。实验结果表明，文中所提模型能够在小目标和密集目标的场景下快速准确地检测路面坑洼，在开源数据集Annotated Potholes Image Dataset中的mAP(mean Average Precision，mAP)达到了82%，较YOLOv5提高了6.7%，相较其他主流方法也有所提高。
《基于改进YOLOv5的路面坑洼检测方法》这篇论文主要探讨了如何利用深度学习技术，特别是通过改进YOLOv5模型来提高路面坑洼的检测效率和精度。YOLOv5是一种流行的实时目标检测算法，其核心在于快速而准确地识别图像中的多个对象。然而，对于小目标和密集目标的检测，传统的YOLOv5模型存在一定的局限性。
论文中提出的方法是将CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制引入YOLOv5的主干网络中。CBAM是一种卷积神经网络模块，它增强了模型对关键特征的关注，有助于提升模型对小目标和复杂环境的识别能力。同时，为了进一步优化目标检测的精度，论文还将YOLOv5的原始损失函数替换为EIoU(Efficient Intersection over Union)。EIoU是一种改进的IoU（Intersection over Union）指标，能更有效地衡量目标框的预测质量，特别是在处理小目标时更为精确。
实验结果显示，经过改进的YOLOv5模型在小目标和密集目标检测上表现出色。在Annotated Potholes Image Dataset这个开源数据集上的评估中，模型的mAP(mean Average Precision)达到了82%，相比未改进的YOLOv5提升了6.7%。这一提升不仅证明了提出的改进策略的有效性，而且相较于其他主流方法也显示出优势。
该研究的意义在于，通过提高路面坑洼检测的准确性和速度，可以为道路维护提供及时的参考，从而保障行车安全，减少交通事故的发生。这种基于深度学习的检测方法有望在未来的智能交通系统中发挥重要作用，尤其是在自动驾驶和道路监测等领域。
此外，这篇论文的发表遵循了严格的学术出版流程，确保了网络首发论文的严肃性和合规性。论文在网络首发后，将正式在《电子科技》的网络版和纸质版上发布，这表明了该研究成果已得到学术界的认可，并将在相关领域产生影响。
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