YOLO v3算法笔记_grid number:20 yolov3 channlenumber:255

论文：YOLOv3: An Incremental Improvement
论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

YOLO系列的目标检测算法真的非常赞！这篇博客就来介绍YOLO v3算法的内容，因为涉及到v1和v2的一些思想，所以可以先熟悉下：YOLO v1算法详解，YOLO v2算法详解。

YOLO算法的基本思想是：首先通过特征提取网络对输入图像提取特征，得到一定size的feature map，比如13*13，然后将输入图像分成13*13个grid cell，接着如果ground truth中某个object的中心坐标落在哪个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object，因为每个grid cell都会预测固定数量的bounding box（YOLO v1中是2个，YOLO v2中是5个，YOLO v3中是3个，这几个bounding box的初始size是不一样的），那么这几个bounding box中最终是由哪一个来预测该object？答案是：这几个bounding box中只有和ground truth的IOU最大的bounding box才是用来预测该object的。可以看出预测得到的输出featu