yolov3總結

創新點： 1.加入先驗框，通過在訓練集中K-means聚類得到九個先驗框的尺寸。 2.多尺度，採用金字塔網絡FPN 上採樣 和 融合 的思想，在三個不同尺度的特徵層有相對應的輸出。 3.使用邏輯迴歸替代softmax作爲分類器，實現多標籤分類。 4.Darknet-53， 加入了跳躍連接的思想，使用降採樣代替池化，提高了精度和速度。 共有13×13×3+ 26× 26×3 + 52 ×52 × 3

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