参考。

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YOLOv1 本质上更偏单尺度输出，小目标不太占优势；YOLOv3 改成了 3 个尺度同时预测，并且明确说借鉴了 FPN（特征金字塔） 的思路。这样高层特征负责大目标，浅层细粒度特征帮助检测小目标，所以它对小目标的能力比前面版本明显更强。为了能够预测多尺度的目标，YOLOv3 选择了三种不同shape的Anchors，同时每种Anchors具有三种不同的尺度，一共9种不同大小的Anchors。

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