Tiny YOLOV3目标检测改进

针对Tiny YOLOV3目标检测算法在实时检测中对行人等小目标漏检率高的问题,对该算法的特征提取网络、预测网络、损失函数等进行研究改进。首先,在特征提取网络中增加2步长的卷积层,代替原网络中的最大池化层进行下采样;接着,使用深度可分离卷积构造反残差块替换传统卷积,降低模型尺寸和参数量,增加高维特征提取;然后,在原网络两尺度预测的基础上增加一尺度,形成三尺度预测;最后,对损失函数中的边界框位置误差项进行优化。实验结果表明,改进后的Tiny YOLOV3算法的目标检测准确率比原算法提高了9.8%,满足实时性要求,具有一定鲁棒性。本文方法能够更好地提取目标特征,多尺度预测和边界框位置误差的改进能更准确地对目标进行检测。