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YOLOv3在YOLOv2基础上进行了细节改进，包括采用改进的backBone融合Darknet-19与ResNet，调整先验框设定，使用concat进行特征图提取，修改loss函数并改进softmax。loss函数引入了MSE和交叉熵损失，用于优化坐标预测和分类准确性。
前言
- v1和v2可以参考前两篇文章
- v1：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126603180?spm=1001.2014.3001.5502
- v2:https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126605169?spm=1001.2014.3001.5502
v3
论文参考：https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf
大v参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76802514
v3 和v2 大体上的思路是差不多的， 做了一些细节上的修改。
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