YOLOv3

论文地址

YOLOv3结构图

• DBL：卷积 + BN(Batch Normalization) + Leaky relu
• resn：n表示包含的res_unit个数
• concat：张量拼接，拼接会扩充张量的维度

backbone

Darknet-53没有设置池化层和全连接层，而通过改变卷积核的步长进行张量的尺寸变换，在yolov3中没有最后的全局平均池化层，所以张量变化只考虑5层。

output

y1、y2、y3深度都是255 = 3*（5+80），其中5是bbox的5个参数，80是COCO数据集的类别数。