YOlO系列——yolo v3

YOLO-v3（You Only Look Once version 3）是一种先进的目标检测算法，属于YOLO系列算法的第三代版本。以下是对YOLO-v3的详细介绍：

一、算法原理

YOLO-v3算法是一种one-stage的目标检测算法，它将图片划分成若干个网格，然后基于anchor机制生成先验框，只用一步就生成检测框。这种方法大大提升了算法的预测速度。YOLO-v3采用了多尺度预测的策略，能够同时检测到不同大小的目标。

二、网络结构

YOLO-v3的网络结构大致可分为三个部分：Backbone、PANet和Yolo Head。

• Backbone：YOLO-v3的backbone是Darknet-53，它采用了与ResNet相似的残差模块堆叠结构。Darknet-53一共有52个卷积层和1个全连接层，通过堆叠多个残差模块来提取图像特征。
• PANet：PANet（Path Aggregation
  Network）是一种特征融合网络，它采用了自下而上、自上而下以及横向连接的方式，将不同尺度的特征图进行融合，从而提高了特征图的表达能力。
• Yolo Head：Yolo
  Head是YOLO-v3的解码器部分，它采用了conv+bn+act模块和一个kernel_size=1x1的卷积分类层。通过1x1卷积代替全连接层进行分类，可以保留特征图上对应原图的空间结构信息，便于匹配到正样本时输出空间上对应的channel的值。

三、正负样本匹配规则

在YOLO-v3中，正负样本的匹配规则是：给