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摘要
针对YOLOv3检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题，论文提出一种融合DBSCAN的改进YOLOv3目标检测方法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法，其次对检测目标进行提取，实现数据集多尺度聚类，得到初代特征图，然后通过改进K-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类，最后在VOC2007+2012数据集和MS-COCO数据集上对改进YOLOv3算法进行训练和测试。实验结果表明改进的YOLOv3算法使检测目标在VOC数据集和MS-COCO数据集上mAP分别提升了15%和13%。与其他深度学习目标检测算法相比，改进YOLOv3检测算法具有更好的检测效果，同时具有良好移植性和更好的鲁棒性。
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