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YOLOv3是一种单步目标检测算法,不需要产生区域候选网络(RPN)来提取目标信息,相对于双步目标检测算法具有更快的检测速度。但是,现有算法在小目标检测上存在精度不高和漏检现象的问题,为此提出了一种基于YOLOv3算法的训练集优化和图层处理的检测方法。首先在标准数据集VOC2007+2012和自建的举手行为数据集上采用K-means算法做聚类分析,以得到适应数据集训练尺寸的anchor大小;然后通过调整训练参数及选择合理的标签标注方式进行训练;最后对输入图像进行图层处理并进行目标检测。实验结果表明,