yoloV3和其他算法对比
目标检测-YOLOv3 -
YOLOv3对v1进行了多项改进。边界框预测使用聚类得到的锚框。网络预测边界框的四个坐标值，如果单元格偏移量为，且先验边界框的宽度和高度为，则预测值如下：YOLOv3使用sigmoid逻辑回归预测每个边界框的objectness score，如果某个边界框与真实框的重合度最高，则其objectness score应为1。其他框即使也与真是什么。
7. yoloV3算法：yoloV3是yoloV2的升级版，它采用了更深的网络结构，并引入了新的损失函数和数据增强策略。yoloV3在准确率和速度方面都有显著提升，是目前目标检测领域的主流算法之一。总之，目标检测算法的发展经历了多个阶段，从最初的R-CNN，到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN，再到yolo、SSD、yolo希望你能满意。
YOLOv3对v1进行了多项改进。边界框预测使用聚类得到的锚框。网络预测边界框的四个坐标值，如果单元格偏移量为，且先验边界框的宽度和高度为，则预测值如下：YOLOv3使用sigmoid逻辑回归预测每个边界框的objectness score，如果某个边界框与真实框的重合度最高，则其objectness score应为1。其他框即使也与真是什么。
7. yoloV3算法：yoloV3是yoloV2的升级版，它采用了更深的网络结构，并引入了新的损失函数和数据增强策略。yoloV3在准确率和速度方面都有显著提升，是目前目标检测领域的主流算法之一。总之，目标检测算法的发展经历了多个阶段，从最初的R-CNN，到后来的Fast R-CNN、Faster R-CNN，再到yolo、SSD、yolo希望你能满意。
这里yolo v3相对于yolo v2有三点：1. 利用多尺度特征进行对象检测2. 调整基础网络结构，
边界框预测 YOLOv3使用聚类预测到的边界框作为锚框。网络为边界框预测4个坐标值 ，如果单元格从图像的左上角偏移了 ,并且先验边界框的宽度和高度为 ，则预测如下图：YOLOv3给每个边界框用逻辑回归预测一个objectness score，如果某个边界框和真实框重合度比其他都高，那么它的objectness score到此结束了？。
YOLO学习笔记[3]——YOLOv3详解 -
YOLOv3，作为YOLO家族的巅峰之作，集大成者，它的革新之处在于融合了FPN网络解析，从而在保持速度优势的同时，实现了更精准的物体检测。让我们一起探索这款深度学习检测模型的奥秘。首先，YOLOv3通过引入深基底backbone——darknet-53和轻量级版本tiny darknet，兼顾了速度与精度。这一设计使得模型既能捕捉好了吧！
YOLOv3可以说出来直接吊打一切图像检测算法。比同期的DSSD(反卷积SSD), FPN(feature pyramid networks)准确率更高或相仿，速度是其1/3.。YOLOv3的改动主要有如下几点：不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。当前目标检测模型算法也是层出不穷。
YOLOv3详解 -
YOLOv3算法使用一个单独神经网络作用在图像上，将图像划分多个区域并且预测边界框和每个区域的概率。#160; YOLOv3仅使用卷积层，使其成为一个全卷积网络（FCN）。文章中，作者提出一个新的特征提取网络，Darknet-53。正如其名，它包含53个卷积层，每个后面跟随着batch 到此结束了？。
开始学习率是0.001，在60和90个epoch时乘以0.1。另外，YOLO-v2利用WordTree，将分类和检测任务进行联合训练，对于没有方框标注的物体也能预测出其方框，能够对词典中9000个概念进行预测。YOLO-v2也叫做YOLO9000。YOLO-v3在YOLO-v2的基础上进行了一些改进。Darknet-53和Resnet-152正确率相同，但速度是还有呢？
YOLOV3简介 -
，373x326)。logistic回归用于对anchor包围的部分进行一个目标性评分(objectness score)，（用于NMS），即这块位置是目标的可能性有多大。yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。
本文是我对YOLO算法的细节理解总结，本文的阅读前提是已读过YOLO相关论文，文中不会谈及YOLO的发展过程，不会与其他对象检测算法进行对比，也不会介绍YOLO9000相关的内容，只总结YOLOv3算法的具体流程和实现细节。所以，下文中所有提到的YOLO,如非特别说明，均指YOLOv3。如果需要了解更多对象检测算法，可以参考以下部分相关论等我继续说。