【摘 要】
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近年来，计算机的算力越来越高，高性能辅助驾驶系统层出不穷。辅助驾驶主要包含感知、决策、控制三个部分。感知系统是整个辅助驾驶系统的“窗户”，因此感知的好坏直接影响到辅助驾驶的性能。在目标检测领域，深度学习得到越来越广泛的应用。深度学习的诞生伴随着更优化的算法、更高性能的计算能力、更大数据集的时代背景，以后的应用会深入到方方面面。本文基于YOLOv3算法，对算法的网络主体以及检测部分做改进和调优，引入
【基金项目】
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辽宁省自然基金面上项目（20180550020）； 辽宁省教育厅重大科技平台项目（JP2016014）；
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近年来，计算机的算力越来越高，高性能辅助驾驶系统层出不穷。辅助驾驶主要包含感知、决策、控制三个部分。感知系统是整个辅助驾驶系统的“窗户”，因此感知的好坏直接影响到辅助驾驶的性能。在目标检测领域，深度学习得到越来越广泛的应用。深度学习的诞生伴随着更优化的算法、更高性能的计算能力、更大数据集的时代背景，以后的应用会深入到方方面面。本文基于YOLOv3算法，对算法的网络主体以及检测部分做改进和调优，引入SE注意力机制和DropBlock以获得对前车目标更高的检测精度。
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