网络结构图
理解yolo v3 的几个关键点
- 基础网络：DarkNet-53
- 在三个不同尺度上进行检测，类似于FPN
- anchor 的分配：一共9个anchor，每种尺度分配3个anchor
anchor 尺寸是根据数据集通过聚类得到的，如果将 yolo v3 用于自己的数据集，需要通过聚类的方法得到适用于自己数据集的anchor尺寸
输出
255的含义：3*(4+1+80)yolo v3 对小目标的检测效果好，对大目标反而不好，可以考虑增加下采样次数
- yolo v3 在mAP -50 效果很好，iou阈值增大，效果较差
- yolo v3 的损失函数分三部分：bbox loss + confidence loss + class loss，其中，bbox loss 采用均方差损失函数， confidence loss 和 class loss 采用二分类的交叉熵损失函数。