yolov3

改进：小目标检测

（1）边界框预测

（2）分类预测 

不再使用softmax，使用logistic。

Open Images中包含了大量重叠的标签（如女性和人），如果使用softmax，它会强加一个假设，即每个框只有一个类别，然而事实常常不是如此。相比之下，多标签分类方法能更好地拟合这些数据。

（3）多尺度预测

YOLOv3在3中不同尺度上进行预测。使用与FPN相似的概念从不同尺寸的特征图中提取特征。

(4)特征提取器

Darknet-53，融合了Darknet-19和残差网络。