YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的明星算法，其最新版本YOLOv3更是凭借高效性和准确性备受关注！👀 在这篇文章中，我们将深入解析YOLOv3的核心原理，并探讨如何计算标注框的数量。🎯

首先，YOLOv3通过引入FPN（Feature Pyramid Network），显著提升了多尺度目标检测能力。它将特征图分为多个网格，每个网格预测多个边界框，从而实现更精准的定位。🚀

其次，计算标注框数量的关键在于理解模型的输出结构：YOLOv3会在三个不同尺度上进行预测，每个尺度对应不同的特征图大小。假设输入图像被划分为S×S网格，每个网格预测B个边界框，则总标注框数量为 S² × B。💡

YOLOv3不仅速度快，而且支持多种目标检测任务，堪称计算机视觉领域的全能选手！🌟 如果你也对深度学习感兴趣，不妨动手实践一下吧！💪

深度学习 目标检测 YOLOv3