YOLO主干增强作用及代码
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的主干提取通常指的是网络架构中的主干骨干部分，负责提取图像特征以进行目标检测。YOLO系列算法中常用的主干网络架构包括 DarkNet 和 YOLOv3 提出的 Darknet-53。
Darknet 是 YOLO 的作者 Joseph Redmon 开发的开源深度学习框架，提供了一个轻量级、快速的卷积神经网络，适合用于目标检测等任务。Darknet-53 是 Darknet 框架中的一个主干网络，由 53 个卷积层组成，通常被用作 YOLOv3 的主干网络。
在 YOLOv4 中，作者对主干网络进行了改进，引入了一种新的 CSPDarknet53 架构来提高检测性能。CSPDarknet53 采用了一种跨层连接的方式，加快了特征的传递和信息融合，从而提高了检测的准确性和速度。
因此，对于 YOLO 系列算法，主干提取的关键就在于选择合适的主干网络架构，以提取图像特征并实现高效的目标检测。
在 Python 中使用 YOLOv3 和其默认的主干网络 Darknet-53 进行目标检测：
import cv2
import numpy as np# Load YOLOv3
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]# Load an image
img = cv2.imread("image.jpg")
height, width, channels = img.shape# Prepare th