YOLOv3演进点
YOLOv2的缺点：1. 对单个目标不能预测多标签的目标； 2. 对小目标检测仍然性能不佳。 YOLOv3对此做出了较多的改进，具体如下： 网络将单标签多分类的softmax层换成用于多标签多分类的逻辑回归层： 逻辑回归层主要用到sigmoid函数，该函数可以将输入约束在0到1的范围内，因此当一张图像经过特征提取后的某一类输出经过sigmoid函数约束后如果大于0.5，就表示属于该类。 采用多
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