def make_yolov3_model():
input_image = Input(shape=(None, None, 3))
# Layer 0 - 4
x = _conv_block(input_image, [{'filter': 32, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True,
'leaky': True, 'layer_idx': 0},
{'filter': 64, 'kernel': 3, 'stride': 2, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 1},
{'filter': 32, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 2},
{'filter': 64, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 3}])
# Layer 5 - 8
x = _conv_block(x, [{'filter': 128, 'kernel': 3, 'stride': 2, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 5},
{'filter': 64, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 6},
{'filter': 128, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 7}])
# Layer 9 - 11
x = _conv_block(x, [{'filter': 64, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 9},
{'filter': 128, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 10}])
# Layer 12 - 15
x = _conv_block(x, [{'filter': 256, 'kernel': 3, 'stride': 2, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 12},
{'filter': 128, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 13},
{'filter': 256, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 14}])
# Layer 16 - 36
for i in range(7):
x = _conv_block(x, [{'filter': 128, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 16+i*3},
{'filter': 256, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 17+i*3}])
skip_36 = x
# Layer 37 - 40
x = _conv_block(x, [{'filter': 512, 'kernel': 3, 'stride': 2, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 37},
{'filter': 256, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 38},
{'filter': 512, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 39}])
# Layer 41 - 61
for i in range(7):
x = _conv_block(x, [{'filter': 256, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 41+i*3},
{'filter': 512, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 42+i*3}])
skip_61 = x
# Layer 62 - 65
x = _conv_block(x, [{'filter': 1024, 'kernel': 3, 'stride': 2, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 62},
{'filter': 512, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 63},
{'filter': 1024, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 64}])
# Layer 66 - 74
for i in range(3):
x = _conv_block(x, [{'filter': 512, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 66+i*3},
{'filter': 1024, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 67+i*3}])
# Layer 75 - 79
x = _conv_block(x, [{'filter': 512, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 75},
{'filter': 1024, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 76},
{'filter': 512, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 77},
{'filter': 1024, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 78},
{'filter': 512, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 79}], skip=False)
# Layer 80 - 82
yolo_82 = _conv_block(x, [{'filter': 1024, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True,
'leaky': True, 'layer_idx': 80},
{'filter': 255, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': False, 'leaky': False,
'layer_idx': 81}], skip=False)
# Layer 83 - 86
x = _conv_block(x, [{'filter': 256, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 84}], skip=False)
x = UpSampling2D(2)(x)
x = concatenate([x, skip_61])
# Layer 87 - 91
x = _conv_block(x, [{'filter': 256, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 87},
{'filter': 512, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 88},
{'filter': 256, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 89},
{'filter': 512, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 90},
{'filter': 256, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 91}], skip=False)
# Layer 92 - 94
yolo_94 = _conv_block(x, [{'filter': 512, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True,
'leaky': True, 'layer_idx': 92},
{'filter': 255, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': False, 'leaky': False,
'layer_idx': 93}], skip=False)
# Layer 95 - 98
x = _conv_block(x, [{'filter': 128, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky':
True, 'layer_idx': 96}], skip=False)
x = UpSampling2D(2)(x)
x = concatenate([x, skip_36])
# Layer 99 - 106
yolo_106 = _conv_block(x, [{'filter': 128, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True,
'leaky': True, 'layer_idx': 99},
{'filter': 256, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 100},
{'filter': 128, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 101},
{'filter': 256, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 102},
{'filter': 128, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 103},
{'filter': 256, 'kernel': 3, 'stride': 1, 'bnorm': True, 'leaky': True,
'layer_idx': 104},
{'filter': 255, 'kernel': 1, 'stride': 1, 'bnorm': False, 'leaky': False,
'layer_idx': 105}], skip=False)
model = Model(input_image, [yolo_82, yolo_94, yolo_106])
return model