yolov3在yolov2的基础上优化了网络结构,把先验框分的更细,做了更多特征融合,我们可以看下表看到,在yolov3同时代的目标检测算法中,yolov3还是遥遥领先的

在先验框中,分别为大,中,小,每个类别为3个,一共9个,都是由真实标签聚类得到的



yolov3的利用特征融合预测, 可以看下图,左边仅仅对每层的输出预测,这样会使得学习到的特征不全,输出预测值不准确,而右边,从最小的卷积图向下融合,模型可以学习到更多特征

yolov3引入了残差连接
yolov3的核心架构


yolov3输出

yolov3在yolov2的基础上优化了网络结构,把先验框分的更细,做了更多特征融合,我们可以看下表看到,在yolov3同时代的目标检测算法中,yolov3还是遥遥领先的

在先验框中,分别为大,中,小,每个类别为3个,一共9个,都是由真实标签聚类得到的



yolov3的利用特征融合预测, 可以看下图,左边仅仅对每层的输出预测,这样会使得学习到的特征不全,输出预测值不准确,而右边,从最小的卷积图向下融合,模型可以学习到更多特征

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