yolov3相对于先前的网络改进点：
1.使用更多的shotcut，构造更深的darknet-53（ResNet提出来的）
2.使用三层feature map分别对应不同尺度的anchor（SSD，FPN已经这样做过了）
3.由于softmax分类loss前提假设是每个对象只属于一个分类，对于有包含关系的类别，softmax没那么适用，于是yolov3使用了逻辑回归的方法做分类，同时回归一个anchor属于多个类的概率，ground truth值是0或1，分别代表一个anchor是否与ground truth box相匹配。
网络结构如下：
yolov3网络结构
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本文标题：认识YoLoV3
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