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前言YOLOv3模型比之前的模型复杂了，但是精度也提高了。YOLOv3最大的变化包括两点：使用残差模型和采用FPN架构。YOLO2曾采用passthrough结构来检测细粒度特征，在YOLO3更进一步采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测。YOLOv3的先验检测（Priordetection）系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。
看了很多关于yolov3的算法讲解，但是对于损失函数一直没怎么看懂，再看代码，发现完全不懂，所以决定再仔细看看yolov3的损失函数。先回顾下YOLOv1的损失函数：Loss=λcoord∑i=0S2∑j=0BIijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0BIijobj[(wi−w^i...
yolov3的网络结构也比较简单，基本就是一些模块的重复，本文主要基于yolov3-tiny进行讲解，具体的网络结构如下：对上图结合相应的.cfg文件进行对比分析，model.py里面实现了网络的构建，具体代码如下：from__future__importdivisionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimport...
前言YOLOv3模型比之前的模型复杂了，但是精度也提高了。YOLOv3最大的变化包括两点：使用残差模型和采用FPN架构。YOLO2曾采用passthrough结构来检测细粒度特征，在YOLO3更进一步采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测。YOLOv3的先验检测（Priordetection）系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。
看了很多关于yolov3的算法讲解，但是对于损失函数一直没怎么看懂，再看代码，发现完全不懂，所以决定再仔细看看yolov3的损失函数。先回顾下YOLOv1的损失函数：Loss=λcoord∑i=0S2∑j=0BIijobj[(xi−x^i)2+(yi−y^i)2]+λcoord∑i=0S2∑j=0BIijobj[(wi−w^i...
yolov3的网络结构也比较简单，基本就是一些模块的重复，本文主要基于yolov3-tiny进行讲解，具体的网络结构如下：对上图结合相应的.cfg文件进行对比分析，model.py里面实现了网络的构建，具体代码如下：from__future__importdivisionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimport...
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