yolov3源码多尺度

引用\[1\]: 这次分享的是yolov3中的3.0版本，主要是因为其中使用的一些训练技巧不多，方便入门，在最新版本中作者使用了很多yolov5的训练技巧，不好理解，所以我们从最初版本一步一步学。在看源码之前建议大家对yolov3的原理学习一下可以对源码理解更简单，对理论会更深刻。引用\[3\]: yolov3.cfg中每个层次结构开头对会有\[…\]来进行说明，当前属于什么网络层次，和一些必要的参数。\[net\] # Testing #batch=1 #subdivisions=1 # Training batch=16 subdivisions=1 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate=0.001 burn_in=1000 max_batches = 500200 policy=steps steps=400000,450000 scales=.1,.1 \[convolutional\] batch_normalize=1 filters=32 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky # Downsample \[convolutional\] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=2 pad=1 activation=leaky \[convolutional\] batch_normalize=1 filters=32 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky.......

问题: yolov3源码多尺度是什么意思?
回答: 在yolov3源码中，多尺度是指网络模型在处理输入图像时会使用不同尺度的特征图进行目标检测。这是通过在网络的不同层次结构中引入不同大小的卷积核来实现的。在yolov3.cfg文件中，可以看到在\[convolutional\]层次结构中，通过设置不同的size参数来定义不同的卷积核大小，从而实现多尺度的特征提取。这样做的目的是为了能够检测到不同大小的目标物体，提高检测的准确性和鲁棒性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov3源码逐行详解（3.0版本）](https://blog.csdn.net/weixin_44711102/article/details/127667616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [PyTorch-YOLOV3源码解读（网络结构）](https://blog.csdn.net/qq_19457459/article/details/112633626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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