YOLOv3 的真正架构（层）是什么？答案

【问题标题】：What is the real architecture(layers) of YOLOv3?YOLOv3 的真正架构（层）是什么？
【发布时间】：2020-03-25 15:29:14
【问题描述】：

最近在看yolov3的论文和代码，发现了一个问题。

在yolov3中是darknet-53，也就是说它有53个卷积层，但是当我看到这张图并数数的时候，我只得到52个卷积层。 this picture is from it's paper

我还看到了 yolov3.cfg，它总共有 107 层（从 0 到 106），我的结果是：

75 个卷积层 + 23 个快捷层 + 3 个 yolo 层 + 4 个路由层 + 2 个上采样层 = 107 层

我想知道我是不是误会了什么？或者上图中第53个卷积层在哪里？

提前致谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

与大多数神经网络模型一样，在 darknet-53 中，53 指的是总可训练层（如 VGG-19 中的 19）。因此，您计算的 52 个 CNN 层加上最后一个连接层得到了 darknet-53。注意，连接层也可以使用 CNN 层创建，这就是为什么 yolo 被称为全卷积神经网络。

对于您的第二个问题，我个人认为您是对的。 yolov3.cfg文件共有107层。

52 层取自 darknet-53（当然不包括连接层），添加了 27 个其他卷积层，包括 3 个 YOLO 层。这总共提供了 79 个可训练的卷积层。

【讨论】：