yolo v3学习笔记

证明relu6能比leaky relu有更好的效果，收敛也更快。

pelee mouse 测试集 map 94.57 训练集？

yolov3 测试集map 95 训练集99%

卷积层得来的特征：

输入是416*416：

13*13 一个特征点代表32*32像素的图像，检测大目标，最小检测32*32的图像，基于1280是96*96的图像

26*26 一个特征点代表16*16的图像，检测中目标，最小检测16*16的图像，基于1280是48*48的图像

52*52 一个特征点代表8*8的图像检测小目标，最小检测8*8的图像，基于1280是24*24的图像

候选框个数 52*52*3*30=243360

26*26*3*30=60840

13*13*3*30=15210

一共约30.4万候选框，参数为146万参数。

支持不同的yolo层，anchors数量可以自由定制

如果去掉上采样，前面的层学习小目标，后面的层学习大目标，内存一下就爆了，只能删减代码。

import torch
import torch.nn as nn
from collections import OrderedDict# from nets.coordConv import AddCoords
from nets import mobilenet
from nets.backbone.msra_resnet

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