YOLOv3：从头开始讲解和实现

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中准确地识别和定位物体。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其优势在于实时性和高准确性。本文将从头开始讲解和实现YOLOv3算法，帮助读者理解其原理和实现细节。

YOLOv3的实现涉及以下几个关键步骤：输入处理、网络构建、预测解码和后处理。我们将逐一介绍这些步骤，并提供相应的源代码。

1. 输入处理：
   YOLOv3的输入是一个图像，首先需要将图像调整为模型期望的大小。通常情况下，图像会被调整为416x416像素。然后，将图像归一化为0到1之间的值，并转换为模型所需的张量格式。以下是实现这些步骤的Python代码：

   import cv2
   import numpy as np
   
   def preprocess_input(image)