YOLOv3：你一定不能错过

原标题： YOLOv3: An Incremental Improvement 

原作者： Joseph Redmon Ali Farhadi 

翻译者： Amusi 

YOLO官网：YOLO: Real-Time Object Detection

论文链接：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

Youtube：https://www.youtube.com/watch?v=MPU2HistivI

知乎话题：如何评价YOLOv3: An Incremental Improvement？

Amusi是一名CV初学者，论文翻译中用到了Google，并自己逐句检查过，但还是会有显得晦涩的地方，如有语法/专业名词翻译错误，还请见谅，并欢迎及时指出。

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[计算机论文速递] 2018-03-23

Abstract

    我们给YOLO提供一些更新！ 我们做了一些小的设计更改以使其更好。 我们也训练了这个非常好的新网络。它比上次（YOLOv2）稍大一些，但更准确。它仍然很快，所以不用担心。在320×320 YOLOv3运行22.2ms，28.2 mAP，像SSD一样准确，但速度快三倍。 当我们看看以老的0.5 IOU mAP检测指标时，YOLOv3是相当不错的。 在Titan X上，它在51 ms内实现了57.9的AP50，与RetinaNet在198 ms内的57.5 AP50相当，性能相似但速度快3.8倍。与往常一样，所有代码均在https://pjreddie.com/yolo/。

转自：CVer

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