YOLOv3：渐进式改进
计算机视觉与模式识别
2018-04-10 v1
摘要
我们给出了 YOLO 的一些更新！我们做了一堆小的设计改动使其更好。我们还训练了这个挺不错的新网络。它比上次稍大但更准确。不过它仍然很快，别担心。在 320x320 下 YOLOv3 运行于 22 ms，达到 28.2 mAP，与 SSD 一样准确但快三倍。当我们看旧的 .5 IOU mAP 检测指标时 YOLOv3 相当好。它在 Titan X 上以 51 ms 达到 57.9 mAP@50，相比之下 RetinaNet 以 198 ms 达到 57.5 mAP@50，性能相似但快 3.8 倍。像往常一样，所有代码都在 https://pjreddie.com/yolo/ 上。
引用
@article{arxiv.1804.02767,
title = {YOLOv3: An Incremental Improvement},
author = {Joseph Redmon and Ali Farhadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.02767},
year = {2018}
}
备注
Tech Report