yolov3核心框架分析

最新推荐文章于 2025-10-09 12:35:40 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-09 12:35:40 发布 · 801 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

一、引言

YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种用于目标检测的深度学习模型，它的核心框架是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的。YOLO系列模型的特点是能够实现实时目标检测，即使在处理大量目标时也能保持较高的检测速度。

这是yolov3发布者公布的yolov3与其他当时已知模型的性能对比，可以看出youlov3的检测速度和mAP值都强高于其他方法。发布者表达的意思就是：在座的都是垃圾，我跟你们都不是一个位面（象限）的！

Backbone Network（骨干网络）：YOLOv3使用一个强大的卷积神经网络作为其骨干网络，用于从输入图像中提取特征。YOLOv3中使用了一个名为Darknet-53的骨干网络，它包含了53个卷积层，可以有效地学习并表示图像的高级特征。
Detection Head（检测头）：YOLOv3通过将骨干网络的输出连接到多个检测头来实现多尺度目标检测。每个检测头负责在特定的尺度上检测目标，并生成预测框。
Anchor Boxes（锚框）：YOLOv3在每个检测头上使用了一组预定义的锚框，这些锚框用于辅助预测目标的位置和尺寸。每个锚框都与特定尺度和特定类别相关联