基于改进YOLOv5的服装logo识别
来源：计算机应用与软件杂志2025年第3期北京时间：
作者：张震, 王晓杰
摘要：使用改进的YOLOv5算法应用于常见的服装品牌logo识别，采用加权k-means算法聚类得出9个初始锚框，针对原始YOLOv5的主干网络，增加Transformer自注意力机制和SPPF快速空间金字塔池化。在现有的FlickrSportLogos-10数据集的基础上略作调整，删除低质量图片和相似图片，增加高质量图片进行实验。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到90.7%和60.1%，相比原始YOLOv5分别提高了0.033和0.016。
关键词：YOLOv5, 加权k-means, Transformer注意力, Logo识别
