YOLOv3学习笔记

1.速度对比

YOLOv3在YOLOv2的基础进行了一些改进，这些更改使其效果变得更好。 在320×320的图像上，YOLOv3运行速度达到了22.2毫秒，mAP为28.2。其与SSD一样准确，但速度快了三倍，具体效果如图所示。

2.改进之处

相比YOLOv2，YOLOv3最大的变化包括两点：使用残差模型和采用FPN架构。YOLOv3的特征提取器是一个残差模型，因为包含53个卷积层，所以称为Darknet-53，从网络结构上看，相比Darknet-19网络使用了残差单元，所以可以构建得更深。另外一个点是采用FPN架构（Feature Pyramid Networks for Object Detection）来实现多尺度检测。

YOLOv3采用了3个尺度的特征图（当输入为  时）：，，，VOC数据集上的YOLOv3网络结构如图8所示，其中红色部分为各个尺度特征图的检测结果。YOLOv3每个位置使用3个先验框，所以使用k-means得到9个先验框，并将其划分到3个尺度特征图上，尺度更大的特征图使用更小的先验框，和SSD类似。

                                           YOLOv3网络结构