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针对小目标(像素占比小于0.02)检测存在的目标特征容易丢失、分辨率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv3(You only look once)卷积神经网络的检测方法。首先,对数据集中的小目标进行复制变换增强,以提升训练过程中网络对小目标的注意力。其次,针对浅层视觉信息与深层语义信息的尺度融合,提出了跨尺度检测层的网络结构,提高了网络对小目标的适应能力。最后,针对高分辨率图像的检测效果,提出了深度和广度结合的残差块组传递结构,丰富了深层特征图的感受野。实验结果表明,相比YOLOv3网络,改进跨级