摘要：
参考博客：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html 在yolov3中可以使用focal loss，这是什么东西呢，这个loss主要是解决正负样本不均衡的问题的，该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。 原来的 阅读全文
摘要：
先说一下，做data augmentation的目的是为了减少噪声对模型的影响，希望模型真正学习到目标的特征，由于yolov3的该模块特别典型，故以此说明，就是包括以下部分： 在这之前先进行了图像融合，就是随机对图像融合，： 我们只看图像操作部分先确定融合后的图像为两个图像最大的w和h，然后以比例λ 阅读全文