yolov3的算法逻辑是什么

YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种目标检测算法，其算法逻辑如下：

1. 首先，将输入图像分成 S x S 个网格单元（grid cell）。

2. 对于每个网格单元，预测 B 个边界框（bounding box）和每个边界框的置信度（confidence score）。

3. 对于每个边界框，预测其包含的目标的类别概率。

4. 对于每个边界框的置信度，计算其为包含目标的置信度，即 P(object) * IOU（Intersection over Union）。

5. 最终，根据置信度和类别概率，选择置信度最高的边界框作为最终的检测结果。

YOLOv3相比于其前身YOLOv2，主要的改进在于引入了多尺度预测和更细粒度的特征图（feature map）输出，以提高检测的精度和召回率。此外，YOLOv3还引入了残差连接（residual connections）和跨层特征融合（feature concatenation）等技术，以加速训练和提高模型的表现。