前言: 与其他框架不同，Darknet构建网络架构不是通过代码直接堆叠，而是通过解析cfg文件进行生成的。cfg文件格式是有一定规则，虽然比较简单，但是有些地方需要对yolov3有一定程度的熟悉，才能正确设置。本文是【从零开始学习YOLOv3】的第一部分，主要讲最基础的cfg文件内容理解、设置以及总结。
下边以yolov3.cfg为例进行讲解。
feature map计算公式：
可以通过调整卷积层参数进行下采样：
可以通过带入以上公式，可以得到OutFeature是InFeature的一半。
也可以使用maxpooling进行下采样：
上采样是通过线性插值实现的。
Darket-53结构如下图所示：
它是由重复的类似于ResNet的模块组成的，其下采样是通过卷积来完成的。通过对cfg文件的观察，提出了以下总结：
不改变feature大小的模块：
改变feature map大小
或者
到此这篇yolov3原文（yolov3原文引用）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！后记：以上就是笔者之前使用darknet过程中收集和总结的一些经验，掌握以上内容并读懂yolov3论文后，就可以着手运行代码了。目前使用与darknet一致的cfg文件解析的有一些，比如原版Darknet，AlexeyAB版本的Darknet，还有一个pytorch版本的yolov3。AlexeyAB版本的添加了很多新特性，比如 [conv_lstm], [scale_channels] SE/ASFF/BiFPN, [local_avgpool], [sam], [Gaussian_yolo], [reorg3d] (fixed [reorg]), [batchnorm]等等。而pytorch版本的yolov3可以很方便的添加我们需要的功能。之后我们将会对这个版本进行改进，添加孔洞卷积、SE、CBAM、等模块。
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