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針對(duì)YOLO3（ you only look once version3）對(duì)中小目標(biāo)檢測(cè)效果不理想的問(wèn)題，提出改進(jìn)算法DX-YOLO（ denselResnext with Yolo3）。首先對(duì)YOO3的特征提取網(wǎng)絡(luò) Darknet53進(jìn)行改進(jìn)，使用 ReneⅪt殘差模塊替換原有殘差模塊，優(yōu)化了卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);受 Densener的啟發(fā)，在υ Darknet-53中引入密集連接，實(shí)現(xiàn)了特征重用，提高了提取特征的效率;根據(jù)數(shù)抉集的特點(diǎn)，利用 K-means算法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度聚類，獲得合適的預(yù)選框。在行人車輛數(shù)據(jù)集 Audacity上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表DX-YOLO算法與YOL03相比，平均準(zhǔn)確率（ mean average precision，mAP）提升了3.42%;特別地，在中等目標(biāo)和小目標(biāo)上的平均精度（ average precision，AP）分別提升了2.74%和5.98%。
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