不得不提作者的这篇论文文风.....文风.....“朴实”。恩，读论文的时候领导看我笑以为在看段子。
YOLOv3对于v2的改进最实质的进步是，resnet引入加深网络结构和fpn的多尺度引入加强了对小目标的检测能力。
- 多级预测：终于为yolo增加了top down 的多级预测，解决了yolo颗粒度粗，对小目标无力的问题。v2只有一个detection，v3一下变成了3个，分别是一个下采样的，feature map为13*13，还有2个上采样的eltwise sum，feature map为26*26，52*52，也就是说v3的416版本已经用到了52的feature map，而v2把多尺度考虑到训练的data采样上，最后也只是用到了13的feature map，这应该是对小目标影响最大的地方。在论文中从单层预测五种boundingbox变成每层3种boundongbox；
- loss不同：作者v3替换了v2的softmax loss 变成logistic loss，由于每个点所对应的bounding box少并且差异大，每个bounding与ground truth的matching策略变成了1对1。当预测的目标类别很复杂的时候，采用logistic regression进行分类是更有效的，比如在Open Images Dataset数据集进行分类。在这个数据集中，会有很多重叠的标签，比如女人、人，如果使用softmax则意味着每个候选框只对应着一个类别，但是实际上并不总是这样。复合标签的方法能对数据进行更好的建模。
- 加深网络： 采用简化的residual block 取代了原来 1×1 和 3×3的block; (其实就是加了一个shortcut，也是网络加深必然所要采取的手段)。这和上一点是有关系的，v2的darknet-19变成了v3的darknet-53，为啥呢？就是需要上采样啊，卷积层的数量自然就多了，另外作者还是用了一连串的3*3、1*1卷积，3*3的卷积增加channel，而1*1的卷积在于压缩3*3卷积后的特征表示。
- router：由于top down 的多级预测，进而改变了router（或者说concatenate）时的方式，将原来诡异的reorg改成了upsample