YOLOv3網絡改進(一)

參考：https://www.pythonheidong.com/blog/article/409533/ 在官網或者AlexeyAB中，YOLOv3的推理過程是用route把第85和61層、97和36層特徵拼接在一起，在13x13尺度的基礎上，增加了26x26、52x52兩個尺度。但是如果想要對更小的目標做檢測時，增加淺層網絡的FPN，即繼續按照同樣的拼接原理，將上採樣之後的特徵與淺層網絡特徵拼

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