【YOLO系列学习笔记】--YOLOv3具体分析

简介: 多scale

YOLOv3为了检测到不同的物体,设计了3个scale,每种三种规格,可以检验不同大小的物体,提升了检测效果。
scale变换经典方法:
1.图像金字塔:不同特征图分别利用
2.单一的输入:不同特征图融合后进行预测

残差连接得到更好的特征

基本所有网络都用了残差链接
运用了resnet的思想,堆叠更多的层来特征提取

核心网络结构

没有池化全连接层,全部为卷积层
下采样通过stride为2实现
3种scale,更多的先验框
融入了当下的经典算法

softmax层代替

物体检测任务一个物体可能有多个标签
logistic激活函数来完成。这样就能预测每一个类别
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