【論文閱讀】YOLOv1-You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph

文章目錄 1. 動機 2. 方法 2.1 網絡結構 2.2 模型成功關鍵因素 2.2.1 圖片網格化(gird) 2.2.2 訓練中的一些神操作 2.2.3 LOSS的設計 3. YOLO的優缺點 3.1 優點 3.1 缺點 1. 動機 ​ YOLOv1版本發表於2016年，當時流行的一些目標檢測算法有DPM（Deformable Parts Models）和R-CNN，這些方法的原理通常是從圖片

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