yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

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引言云计算是从分布式计算、网格计算和并行计算等概念发展而来一种新型的计算模式，它是一种基于互联网相关服务的增加、使用和交付模式。虚拟机资源是云计算环境中的主要资

研究电动大客车电动助力转向(EPS)系统助力特性控制策略．采用优化设计方法，开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器，并建立了其动力学模型；针对EPS系统对系统鲁棒稳定性和动态特性的要求，提出了“上层混合H2/H∞电流决策控制+下层模糊PID电流跟踪控制”的两层助力特性控制策略．仿真结果表明：应用上层混合H2/H∞电流决策控制，EPS系统可有效获得来自路面的低频信息并抑制路面高频干扰，使驾驶员获得满意的路感；应用下层模糊PID电流跟踪控制，EPS系统具有较好的动态特性，能够对目标电流进

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