yolov3

Yolov3的三个基本组件

• CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
• Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。
• ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次Res模块后，得到的特征图是608->304->152->76->38->19大小。
• Concat：张量拼接，会扩充两个张量的维度，例如2626256和2626512两个张量拼接，结果是2626768。Concat和cfg文件中的route功能一样。
• add：张量相加，张量直接相加，不会扩充维度，例如104104128和104104128相加，结果还是104104128。add和cfg文件中的shortcut功能一样。

Backbone中卷积层的数量：

每个ResX中包含1+2X个卷积层，因此整个主干网络Backbone中一共包含1+（1+21）+（1+22）+（1+28）+（1+28）+（1+24）=52，再加上一个FC全连接层，即可以组成一个Darknet53分类网络。不过在目标检测Yolov3中，去掉FC层，不过为了方便称呼，仍然把Yolov3的主干网络叫做Darknet53结构。

feature map中的每一个cell都会预测3个边界框（bounding box） ，每个bounding box都会预测三个东西：（1）每个框的位置（4个值，中心坐标tx和ty，，框的高度bh和宽度bw），（2）一个objectness prediction ，（3）N个类别

YOLOv3重要改变之一：No more softmaxing the classes。
YOLO v3现在对图像中检测到的对象执行多标签分类。