(4)对预训练的YOLOv5进行火焰烟雾测试和评估，并与其他算法进行比较 。
实验结果表明，该算法能够很好地检测出火焰烟雾样本图像中的多目标和小目标，对于数据集中的复杂背景、漏检、误检等问题有较好的改善 。该方法在火焰烟雾检测的实际场景中具有一定的优势 。但是需要考虑的是，当检测背景与烟雾的相似度过高时，算法在检测视频样本时会出现较低的帧率 。原因是数据集本身存在很多小目标，使用马赛克数据增强会导致模型泛化能力较差 。
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