YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力（yolov1在这方面是有缺陷的）。

本文主要讲v3的改进，由于是以v1和v2为基础，关于YOLO1和YOLO2的部分析请移步YOLO v1深入理解 和 YOLOv2 / YOLO9000 深入理解。

1>调整了网络结构
2>利用多尺度特征进行对象检测
3>对象分类用Logistic取代了softmax

第一个创新点新的网络结构Darknet-53

在基本的图像特征提取方面，YOLO3采用了称之为Darknet-53的网络结构（含有53个卷积层，注意是53个卷积层），它借鉴了残差网络residual network的做法，在一些层之间设置了快捷链路（shortcut connections）。
仔细看下面的图

上图的Darknet-53网络采用256*256*3作为输入，最左侧那一列的1、2、8等数字表示多少个重复的残差组件。每个残差组件有两个卷积层和一个快捷链路，示意图如下：

第二个创新点是利用多尺度特征进行对象检测

YOLO2曾采用passthrough结构来检测细粒度特征，在YOLO3更进一步采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测。

结合上图看，卷积网络在79层后，经过下方几个黄色的卷积层得到一种尺度的检测结果。相比输入图像，这里用于检测的特征图有32倍的下采样。比如输入是416*416的话，这里的特征图就是13*13了。由于下采样倍数高，这里特征图的感受野比较大，因此适合检测图像中尺寸比较大的对象。
为了实现细粒度的检测(注意这个目的)，第79层的特征图又开始作上采样（从79层往右开始上采样卷积），然后与第61层特征图融合（Concatenation），这样得到第91层较细粒度的特征图，同样经过几个卷积层后得到相对输入图像16倍下采样的特征图。它具有中等尺度的感受野，适合检测中等尺度的对象。最后，第91层特征图再次上采样，并与第36层特征图融合（Concatenation），最后得到相对输入图像8倍下采样的特征图。它的感受野最小，适合检测小尺寸的对象。

第三个创新点9种尺度的先验框

随着输出的特征图的数量和尺度的变化，先验框的尺寸也需要相应的调整。YOLO2已经开始采用K-means聚类得到先验框的尺寸，YOLO3延续了这种方法，为每种下采样尺度设定3种先验框，总共聚类出9种尺寸的先验框。在COCO数据集这9个先验框是：(10x13)，(16x30)，(33x23)，(30x61)，(62x45)，(59x119)，(116x90)，(156x198)，(373x326)。分配上，在最小的13_13特征图上（有最大的感受野）应用较大的先验框(116x90)，(156x198)，(373x326)，适合检测较大的对象。中等的26_26特征图上（中等感受野）应用中等的先验框(30x61)，(62x45)，(59x119)，适合检测中等大小的对象。较大的52*52特征图上（较小的感受野）应用较小的先验框(10x13)，(16x30)，(33x23)，适合检测较小的对象。

感受一下9种先验框的尺寸，下图中蓝色框为聚类得到的先验框。黄色框式ground truth，红框是对象中心点所在的网格。
以下几张图非常形象

大框预测大物体，小框预测小物体，那么对于小物体的中心点就能检测，大物体不会漏掉。

第四个创新点

预测对象类别时不使用softmax，改成使用logistic的输出进行预测。这样能够支持多标签对象（比如一个人有Woman 和 Person两个标签）。
下面这幅图已经说的很明白了

不考虑神经网络结构细节的话，总的来说，对于一个输入图像，YOLO3将其映射到3个尺度（这就叫多尺度）的输出张量，代表图像各个位置存在各种对象的概率。

我们看一下YOLO3共进行了多少个预测（每个尺度有三个先验框）。总共有 13*13*3 + 26*26*3 + 52*52*3 = 10647 个预测。每一个预测是一个(4+1+80)=85维向量，这个85维向量包含边框坐标（4个数值），边框置信度（1个数值），对象类别的概率（对于COCO数据集，有80种对象）。
对比一下，YOLO2采用13_13_5 = 845个预测，YOLO3的尝试预测边框数量增加了10多倍，而且是在不同分辨率上进行，所以mAP以及对小物体的检测效果有一定的提升(所以才会提升)。