yolov3总结

创新点： 1.加入先验框，通过在训练集中K-means聚类得到九个先验框的尺寸。 2.多尺度，采用金字塔网络FPN 上采样 和 融合 的思想，在三个不同尺度的特征层有相对应的输出。 3.使用逻辑回归替代softmax作为分类器，实现多标签分类。 4.Darknet-53， 加入了跳跃连接的思想，使用降采样代替池化，提高了精度和速度。 共有13×13×3+ 26× 26×3 + 52 ×52 × 3

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