Yolo系列（1）

Yolo3

yolo3是Yolo系列中非常经典的算法。

网络结构图

Yolov3使用Darknet-53作为整个网络的分类骨干部分。

backbone部分由Yolov2时期的Darknet-19进化至Darknet-53，加深了网络层数，引入了Resnet中的跨层加和操作。
CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
Res_unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。
ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次Res模块后，得到的特征图是416->208->104->52->26->13大小。
*其中255为：（x,y,w,h,c+80)3

Yolov4

Yolov4是一个结合了大量前任研究技术，加一组合并进行适当创新的算法，实现了速度和精度的完美平衡。在Yolov中，作者使用了加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP）