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本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见基于视觉的道路交通环境感知
yolov7-tiny是yolov7的轻量级模型，相对于yolov7减少了网络层数以 及参数量，因此yolov7-tiny的检测速度更快，但是检测精度相对较低，目标漏
检率较高。在复杂交通场景下，由于交通标志的种类和数量较多，同时像素尺寸
小于32x32，属于小目标范围，yolov7-tiny不具备更加丰富的特征表达能力，存 在漏检的问题。针对以上问题，做出以下改进。
增加小目标检测层：针对较深的特征层无法准确学习交通标志小目标特征信 息，增加小目标检测层，融合高阶特征图与低阶特征图，进而提高模型对于小目
标的检测能力。
增加小目标检测框：增加小尺寸的目标检测框可以提高模型对小目标的覆盖
率，从而提高检测准确率。
是一个用于自然语言处理（NLP）任务的库，它提供了丰富的功能，包括数据预处理、词汇构建、序列化和批处理等，特别适合于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。在后面的baseline中，…
GEO数据库中高通量数据处理（结合了官方和自己理解），包括：基因symbol转化，获取count，fpkm处理，设置分组信息表。…
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