DeepLearing—CV系列（八）——多類多目標物體的偵測——YOLO系列之YOLOV1

文章目錄 一、目標檢測的做法 二、YOLO的核心思想 三、YOLO的實現方法 四、網絡模型 五、損失函數 六、訓練 七、YOLOV1的缺點 一、目標檢測的做法 1.採用滑動窗口，對每個窗口分類和位置修正； 2.RPN的方式先提取候選區域，特徵圖對應候選區域範圍經過roipooling得到所需特徵；3.SSD繼承RPN類似的anchor機制，設定預設框並對每個預設框賦予groundtruth，全卷積

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