def make_yolov3_model():
    input_image = Input(shape=(None, None, 3))
    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}])
    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}])
    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}])
    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}])
    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
    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}])
    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
    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}])
    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))}])
    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)
    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)
    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])
    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)
    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)
    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])
    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
def make_yolov3_model():
    input_image = Input(shape=(None, None, 3))
    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}])
    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}])
    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}])
    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}])
    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
    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}])
    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
    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}])
    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))}])
    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)
    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)
    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])
    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)
    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)
    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])
    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