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針對YOIO3（ you only look once version3）對中小目標檢測效果不理想的問題，提出改進算法DX-YOLO（ denselyResnext with yolo3）。首先對YOO3的特征提取網絡υ arket-53進行改進，使用 ReneⅪt殘差模塊替換原有殘差模塊，優化了卷積網絡結構;受 Densener的啟發，在υ arket-53中引入密集連接，實現了特征重用，提高了提取特征的效率;根據數據集的特點，利用K- means算法對數據集進行維度聚類，獲得合適的預選框。在行人車輛教據集 Udacity上進行實驗，結果表明ⅠX-YOLO算法與YOIO3相比，平均準確率（ mean average precision，mAP）提升了3.42%;特別地，在中等目標和小目標上的平均精度（ average precision，AP）分別提升了2.74%和5.98%。
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