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yolov3原理及代码理解

yolov3原理及代码理解

    • yolov3较yolov2改进的地方
    • yolov3训练过程

yolov3较yolov2改进的地方

  1. 一个真实框只匹配一个先验框，那么匹配哪个先验框呢？对于给定的几个先验框，分别与真实框计算IOU，选择IOU大于给定阈值且最大的先验框。认为该先验框有目标，其他先验框无目标，只计算object损失，不计算定位损失和分类损失。
  2. 类别预测：
    利用独立的逻辑回归代替softmax（由于多标签问题），训练期间，用二元交叉熵损失作为类别预测。
  3. predictions across scales
    3个先验框，3个尺度，维度聚类得到
  4. 网络设计改变为Darknet53

yolov3训练过程

不加负样本、多尺度、数据增强、batch normalization

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