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摘要
针对目标检测中小目标及目标尺寸相差较大难以检测的问题，提出了改进YOLOv3的AR-Yolov3(Add Receptive-fieldYolov3)网络。利用改进的感受野模块E-RBF增大网络感受野特性，使网络提取到深层次的全局性语义特征，提高尺寸相差较大目标的检测精度；使用CSP双向特征金字塔(D＿CSP-FPN)网络，实现不同层级特征信息充分利用，提高网络浅层预测分类能力和深层定位能力。实验结果显示，AR-Yolov3网络模型检测性能在小目标和多尺寸目标中较当下主流模型有更好的检测效果。
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