不锈钢铸件检测，镀锌附着力检测

Yolov3是在Yolov1，Yolov2基础上经过改善得到的网络。和Faster R-CNN的方法不同，YOLOv3使用回归方法，将一张图片分割成个网格，可以同时检测多目标，速度也较快。YOLOv3的特征提取主干网络是Darknet53，借鉴了残差网络ResNet的思想，在层与层之间设置shortcut(快捷链路)，选择性的跳过部分卷积，解决了网络训练深层次时优化问题，加强了对特征的提取。YOLOv3融入了特征金字塔的思想，使用了3个不同尺度检测目标。YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类，因为Softmax使得每个框分配一个类别，对于检测的图像，目标可能有重叠的标签，而且Softmax可被独立的多个逻辑分类器替代，且准确率不下降。具体的检测流程如下：