要点：
三 YOLO v3
3.1 Darknet-53 （backbone）
3.2 目标边界框的预测
将预测的边界框中心限制在当前cell中， s(x) = Sigmoid(x) 。
3.3 正负样本的匹配
3.4 损失的计算
3.4.1 置信度损失 (Binary Cross Entropy)
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其中 表示预测目标边界框与真实目标边界框的IOU c为预测值,
为c通过Sigmoid函数得到的预测置信度, N为正负样本个数.
3.4.2 类别损失 (Binary Cross Entropy)
3.4.3 类别损失
3.4.4 定位损失
3.5 YOLOv3 SPP
3.5.1 Mosaic图像增强
3.5.2 SPP模块
实现了不同尺度的特征融合。
注意：这里的SPP和SPPnet中的SPP结构不一样，Spatial Pyramid Pooling
