讀了yolov3的**，相對v2變化不大，創新點有三個。
1、backbone使用darknet53，網路更深包括53層卷積，為避免梯度消失使用的resnet shortcut連線
2、在**階段，借鑑了fpn(feature pyramid network)使用3個尺度的特徵map，小的特徵map提供語義資訊，大的特徵map體更細粒度資訊。小的特徵map通過上取樣和大尺度做融合。
3、不在使用soft max損失函式而是使用sigmod+ 交叉熵函式，從而可以支援多標籤的**
1、 測試模型效果是程式core dump了，提示錯誤：
*** error in `./darknet': free(): invalid next size (fast): 0x000000000341ac10 ***
解決辦法：
yolov3版本中定義的class的地方有三處，訓練時只修改了最後一處，把其他兩處的class和filter同樣修改後，重新訓練，問題解決。
yolov3的缺點 yolov3特點總結
p1，yolov3，簡單總結下比較特別的地方 1.bounding box 中心值x,y的 是通過乙個sigmoid 函式，來 在每乙個單元 cell 的相對位置。而不像普通那種 乙個相對於anchor的offset。然後bbox 損失是用的mse 一般都是用smooth l1 3.類別 沒有使用s...
yolov3系列 零 yolov3詳解
目標檢測演算法與efficientdet講解 論 文 翻譯 yolov3主頁 yolo系列的目標檢測演算法可以說是目標檢測史上的巨集篇巨作，v3演算法是在v1 v2基礎上形成的，先看下 yolov1 yolov2 下圖為yolov3的網路結構 dbl darknetconv2d bn leaky 是...
yolov3檢測人頭 基於yolo v3的人臉檢測
一 實驗環境的搭建 1.安裝環境配置 python 3.6 tensorflow gpu 1.6.0 keras pillow opencv python matplotlib numpy 沒有通過pip安裝 例如 pip install keras 2.啟動虛擬環境，並且安裝對應的實驗環境 3.模...