Yolov3
Yolov3--Darknet53实战
[TOC] > Yolov3取消池化和全连接层，全部由53个卷积层组成，又名Darknet53，采用多scale，每个scale包含三种候选框，对不同的特征图进行融合后再预测（感受野大的上采样后与感受野相对较小的融合）。利用coco数据集对模型进行训练，最后返回物体所在位置以及物体的类别（回归和分类 ......
关于Yolov3-Tiny算法
## 1. Yolov3-Tiny模型 - YOLOv3-Tiny 网络模型一共有24层，包括13个卷积层，6个最大池化层，2个route层，1个上采样层以及2个输出Yolo层。 - 一共有13层卷积层，网络参数及计算量适中，适合在ZYNQ嵌入式平台上加速。 ### 1.1 卷积层 - 目的：提取输 ......
[重读经典论文]YOLOv3
1. 前言 YOLOV3是单阶段目标检测算法YOLO系列的第三个版本，由华盛顿大学Joseph Redmon发布于2018年4月，广泛用于工业界。 改进了正负样本选取、损失函数、Darknet-53骨干网络，并引入了特征金字塔多尺度预测，显著提升了速度和精度。 2. 网络结构 换了骨干网络，把bac ......