YOLOv3（You Only Look Once v3）是目标检测领域最新的模型版本，具备高准确率和实时性。与传统的两阶段目标检测方法不同，YOLOv3采用了单阶段检测，通过回归问题的方式在整个图像上进行目标检测。该模型使用Darknet-53作为特征提取器，Darknet-53是一种53层的深度卷积神经网络，用于提取图像的高级特征表示。为了有效检测不同大小的目标，YOLOv3进行了多尺度检测，并通过在网络不同层级上预测不同大小的边界框来实现。为了更好地捕捉不同尺度的目标信息，YOLOv3引入了跳跃连接和特征融合的技术，将低级和高级特征进行融合，提高了目标检测的准确性。YOLOv3的输出是一个包含边界框位置、目标置信度和类别概率的张量。此模型经过PyTorch实现，详细解析了算法原理和源代码实现。