DarkNet-53 아키텍처는 고급 객체 탐지 시스템인 YOLO v3에 사용되는 합성곱 신경망의 근간을 이룹니다. 이전 모델인 DarkNet-19와 비교할 때 DarkNet-53의 혁신적인 발전은 더 많은 층을 통한 복잡한 특징 학습과 깊은 신경망의 학습 효율성을 향상시키는 레즈넷의 잔여 연결의 도입에 있습니다. 잔여 연결은 각 합성곱 층의 출력을 그다음 층의 입력에 직접 추가함으로써 깊은 층에서 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하고, 교차 층 데이터 흐름을 강화하여, 신경망이 깊어져도 안정적으로 학습될 수 있도록 합니다.

이러한 구조는 네트워크가 더 많은 정보를 기억하고, 깊은 층에서도 중요한 특징을 유지할 수 있게 해 심층 학습에서의 성능 저하 문제를 개선합니다. 또한 잔여 연결은 훈련 과정을 가속화시키며, 복잡한 데이터 세트에 대한 높은 차원의 특징을 효과적으로 포착할 수 있도록 도와 모델의 일반화 능력을 강화시킵니다. 이 모든 요소가 결합되어 DarkNet-53은 YOLO v3의 탐지 정확도와 속도를 높이는 결정적인 요소로 작용합니다.