标题：改进YOLOv3网络的无人驾驶系统多目标检测算法
作者：林浩志
作者单位：广东工业大学自动化学院，广东 广州510006
关键字：多目标检测；卷积神经网络；YOLOv3；DIoU损失
摘要：提出了一种改进YOLOv3网络的无人驾驶系统多目标检测算法。该算法结合了YOLOv3的DarkNet53特征提取网络，通过改变特征金字塔输出层数，在不削减检测精度的前提下加快检测速度，同时改用DIoU（Distanced Intersection over Union）损失函数来代替边框回归的MSE损失函数，提高算法的预测召回率。使用改进型YOLOv3算法在测试集上的平均精度mAP达到83.1%，F1分数为0.816，检测速度是41fps。该方法在保证实时检测目标的同时提高了检测的召回率。