| 摘 要： | 针对目标检测方法中存在的正负样本分布不均衡、检测精度低等问题，提出了一种基于混合池化YOLO的目标检测方法（object detection method based on mixed-pooling YOLO,ODMMP-YOLO）. ODMMP-YOLO首先将混合池化融入Darknet-53网络构造出一种新颖的DMP(darknet based on mixed pooling)网络模型，能够在下采样阶段有效减少特征图信息的丢失，从而提升识别精度；然后采用GIoU(generalized intersection over union)定位损失衡量真实边框与预测边框之间的距离，有效地提升定位精度；在计算置信度损失时给予误分检测框更多的loss惩罚，有效解决正负样本分布不均衡的问题.在PASCAL VOC 2007数据集上对ODMMP-YOLO进行验证，实验结果表明：与传统YOLOv3目标检测方法相比，ODMMP-YOLO识别部分单独类别时的平均精度AP提升约15%，在识别所有类别时的均值平均精度mAP值提升约5%；与其他主流检测方法相比，ODMMPYOLO能够更好地识别与定位日常生...
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