改进的YOLOv3算法对伪装目标检测

针对现有算法对伪装目标检测效率较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv3网络的伪装目标检测算法。该算法在现有数据集下,对算法的先验框进行重聚类;依据Darknet53多次利用残差块的特点,将残差网络的级联方式由单级跳连改为多级跳连,改善误差在网络中的回传效果;在网络中添加了注意力模块,增加有用特征的检测权重。实验结果表明,与原始算法相比,改进后的算法模型具有较低的损失值且平均精度均值提高了约4.35%。