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摘要
针对航拍图像中的车辆目标尺度小、特征不明显导致目标检测困难的问题，提出一种改进YOLOv3的航拍车辆目标检测方法。将空间金字塔池化模块引入到特征提取网络中，丰富卷积特征的表达能力；设计4个不同尺度的卷积特征金字塔，并通过卷积特征融合机制来实现对多层级卷积特征的融合，在融合后的卷积特征金字塔上进行目标检测。在航拍图像车辆目标检测数据集上的测试结果表明，与原YOLOv3相比，改进后的算法能够有效地提高对航拍图像中车辆目标检测效果的查全率以及查准率，并将平均均值精度(mean average precision, mAP)提升了4.5百分点。
