简介： 本发明提出了一种基于EIoU改进的YOLOv3算法，主要解决现有算法中由于重叠率、尺度及长宽比导致的基于IoU的损失L_IoU计算不准从而影响检测性能的问题。首先下载当前目标检测领域通用数据集；其次重建现有算法YOLOv3网络模型并用备好的数据集进行训练，检测其性能；然后将基于EIoU的损失函数L_EIoU嵌入YOLOv3算法模型中进行训练并作性能评价；最后对比经典的YOLOv3算法，分析测试结果。本发明提出的基于EIoU改进的YOLOv3算法，相比经典的YOLOv3算法，提高了平均准确率，且更适用于同一区域中有多个物体重叠时的情况，另外该模块也没有引入更多的计算量，与原模型相比，实时性没有受到影响。该模块仍然能够嵌入其他经典算法模型中做对比测试，更具适用性，且鲁棒性更好。