yoloV3不足之处

YOLOv1网络 -
YOLO设置,即调低不存在对象的bounding box的置信度误差的权重。YOLO先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练和预测。YOLO的网络结构如下图所示： YOLO的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了dropout和数据增强(data还有呢？
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。关于YOLOv2/YOLO9000 的分析理解请移步YOLO v2 / YOLO 9000 。输入一张图片，要求后面会介绍。