YOLO V3有了这些模型图不懂算我输

本文详细介绍了YOLOV3框架在目标检测中的应用,包括tiny-YOLOV3模型、Darknet53网络、多尺度输出及损失函数等内容,并提供了模型、表格和公式的Word矢量文件供读者学习和使用。

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最近将毕业论文写完了,有关YOLO V3框架的目标检测,期间自己用Word做了很多模型和表格、公式,想着在我电脑里生灰还不如让更多人拿去学习和使用,下面是部分演示图片,想要更多的和Word原始文件(矢量文件,可任意放大)都可以邮箱联系我(2659450141@qq.com)或者直接下载

不多说,直接上图:
YOLO V3
在这里插入图片描述
tiny-YOLO V3:
在这里插入图片描述
说明:tiny-YOLO V3最后一个max pooling的步长为1,所以最后输出也为缩小2^5倍,即输出为原输入1/32倍。

输出演示动态图
在这里插入图片描述
Darknet53
在这里插入图片描述
全连接网络
在这里插入图片描述
YOLO V3多尺度输出
在这里插入图片描述
YOLO V3损失函数
在这里插入图片描述

参考:
https://blog.youkuaiyun.com/leviopku/article/details/82660381

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