目标检测学习-YOLO-v3

改进

作者说自己玩了推特一年，没改进太多，不过也是有进步的，主要在三方面。

新的网络架构

这次作者参照了残差网络，构建了更加深的网络结构，充分发挥了3x3和1x1卷积的作用，叫做darknet53：

分类softmax改成logistic

为了适应一个框可能有多个类别，所以换成了二元交叉熵损失。

跨尺度的预测

意思就是说给了不同尺度的特征图进行检测，以便于找出不同大小的物体，因为特征图越小，对应的感受野最大，可以检测比较大的物体，特征图大，感受野就相对小，可以检测小的物体。

好了，今天就到这里了，希望对学习理解有帮助，大神看见勿喷，仅为自己的学习理解，能力有限，请多包涵，图片来自网络，侵删。