小武与YOLOv3 ---- 优图代码_小武恶战yolov2---手撕优图代码-程序员宅基地

---- YOLOv3文章：

https://blog.csdn.net/qq_34037046/article/details/87393498

----YOLOv3 — Backbone学习：

瞎 m

两个主要的改进，第一个是用了残差网络，第二个是用了FPN。

---- 残差网络

1.网络本身通过卷积层来减少尺寸的大小，没有用maxpooling层，一般目前都是用卷积层来处理，然后maxpooling层来降低维度，但是这里没有，其实我也觉得为何要用pooling 层来呢？感觉pooling，特别是maxpooling也别的果断。

2.残差模块，并没有和其他非残差模块有啥区别，也是之前的数值和残差直接相加，可能有区别就是我们之前做POI的resnet50是用了下面左边的形式，这种的话计算量比较大，优图的话就用了右边的格式，这种的话计算量比较小。
在这里插入图片描述

class StageBlock(nn.Module):
    custom_layers = ()
    def __init__(self, nchannels):
        super().__init__()
        self.features = nn.Sequential(
                    vn_layer.Conv2dBatchLeaky(nchannels, int(nchannels/2), 1, 1),
                    vn_layer.Conv2dBatchLeaky(int(nchannels/2), nchannels, 3, 1)
                )

    def forward(self, data):
        return data + self.features(data)


class Stage(nn.Module):
    custom_layers = (StageBlock, StageBlock.custom_layers)
    def __init__(self, nchannels, nblocks, stride=2):
        super().__init__()

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