YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种基于深度学习的目标检测算法，具有实时物体检测和识别能力。相比于之前的版本，YOLOv3在准确率和速度方面取得了显著的提升。它引入了多尺度预测、特征金字塔网络等新技术，使其能够更有效地检测小目标并避免漏检。此外，YOLOv3还支持多种输入分辨率，以满足不同场景下的需求。相对于YOLOv1和YOLOv2，YOLOv3的改进主要包括：
- 多尺度预测：YOLOv3利用多个不同尺度的特征图进行目标检测，能更好地应对小目标的检测和避免漏检。
- 特征金字塔网络：采用特征金字塔网络来提取不同尺度的特征，从而更好地处理不同大小的目标。
- 残差网络：引入残差网络以加深网络结构，提高准确率。
- 更多的卷积层：增加了更多的卷积层，以提取更多的特征，从而提高准确率。
- 多样的输入分辨率：支持多种输入分辨率，以适应不同场景的需求。
目标检测YOLOv3共3个文档：1_原版论文pdf，2_中文翻译pdf，3_中英文翻译对照pdf。
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