【摘 要】
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为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度，解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等情况，提出一种基于YOLOv3改进的目标检测算法，实现多尺度目标的自动检测。在特征提取网络中对网络结构进行改进，在通道和每个残差块的空间维度中引入注意力机制，对小目标进行关注，同时利用密集连接网络，充分融合网络浅层信息，并将深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积，减少模型的参数量，提升检测速率；在特征融合网络中
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（2021MS090）； 国网山东省电力公司枣庄供电公司科技项目（SD20-GC-ZB003-SGZH-KJ）；
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为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度，解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等情况，提出一种基于YOLOv3改进的目标检测算法，实现多尺度目标的自动检测。在特征提取网络中对网络结构进行改进，在通道和每个残差块的空间维度中引入注意力机制，对小目标进行关注，同时利用密集连接网络，充分融合网络浅层信息，并将深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积，减少模型的参数量，提升检测速率；在特征融合网络中,通过双向金字塔融合特征，实现深浅层特征双向融合，将3尺度预测变为4尺度预测，提高了多尺度特征的学习能力；在损失函数方面，选取GIoU作为损失函数，提高识别目标的精度，降低目标漏检率。实验结果表明，改进后的YOLOv3算法在Pascal VOC测试集上的测试平均精度均值达到83.26%，与原YOLOv3算法相比，平均精度均值提升了5.89个百分点，检测速度达22.0FPS。在COCO数据集上，与原YOLOv3算法相比，平均精度均值提升了3.28个百分点。同时进行多尺度的目标检测中，其平均准确率有所提升，验证了所提算法的有效性。
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