《表3 骨干网络配置：基于YOLOV3的改进模型在行人检测中的应用》

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《基于YOLOV3的改进模型在行人检测中的应用》

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对网络的深度和宽度进行调整之后，重新在ILSVRC2012进行预训练，轻量化骨干网络的详细配置如表3所列。其中详细地描述了每一层的输入、参数设置、输出规模，BN表示是否进行批归一化处理，Blocks表示同一个模块的叠加数，Conv层是普通的卷积操作，ShortCut层是跳跃连接操作。最终将17*9、34*8、68*36的ShortCut层输出作为检测网络的输入。