基于空洞卷积和FocalLoss的改进YOLOv3算法是一种针对目标检测任务的优化方法。该算法在传统YOLOv3模型的基础上引入了空洞卷积（DilatedConvolution）和FocalLoss损失函数，旨在提升模型对小目标和密集目标的检测性能。空洞卷积通过扩大卷积核的感受野，在不增加计算量的情况下捕获更丰富的上下文信息，有助于提高模型对多尺度目标的适应能力。FocalLoss则通过调整难易样本的权重，有效缓解了目标检测中正负样本不平衡的问题，使模型更加关注难以分类的样本。实验结果表明，改进后的算法在保持实时性的同时，显著提升了检测精度，特别是在小目标和密集场景下的表现优于原版YOLOv3。该算法适用于自动驾驶、视频监控等需要高精度目标检测的应用场景。
