【摘 要】
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无人机视角的图像数据集常具有分辨率较低、特征信息较少和检测目标较小的特征。基于YOLO v3的深度学习框架，借鉴了Boosting算法的加权思想，提出了基于图像误差和正负样本不平衡的加权算法。最后，针对无人机小目标混合数据集进行了试验验证，并将该算法应用于无人机视角的车辆检测，取得了较好的检测效果。试验结果表明了该算法的可行性和有效性。
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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装备发展部“十三五”预研课题资助项目；
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无人机视角的图像数据集常具有分辨率较低、特征信息较少和检测目标较小的特征。基于YOLO v3的深度学习框架，借鉴了Boosting算法的加权思想，提出了基于图像误差和正负样本不平衡的加权算法。最后，针对无人机小目标混合数据集进行了试验验证，并将该算法应用于无人机视角的车辆检测，取得了较好的检测效果。试验结果表明了该算法的可行性和有效性。
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