我已经从头开始实现了YOLOv3，我计划使用MS-COCO权重对一些不同的数据进行微调。我选择的数据集有720*1280大小的图像。
当我浏览YOLOv3论文时，第一个CONV2d层在那里，filter_size=3，步幅=1，输出大小为256*256…
有人能给我介绍一下YOLO培训部分在这里是如何工作的吗？
来自Yolov3论文：
- 如果您想要最佳精度/mAP，则在配置中使用
608 x 608作为输入层大小 - 如果你想要以准确性为代价的良好推理/速度，那么使用
320 x 320 - 如果您想要平衡模型，则使用
416 x 416
请注意，第一层会自动将图像的大小调整为Yolov3CNN中第一层的大小，因此无需将1280 x 720图像转换为输入层的大小。
建议你阅读以下内容：
- 要了解Yolov3的工作原理，请阅读此博客文章
- 要了解一些从原始网站阅读的基本内容
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