yolov2原理

Yolo基礎上的延續， 新的基礎網絡，多尺度訓練，全卷積網絡，Faster-RCNN的anchor機制，更多的訓練技巧等等改進使得yolov2速度與精度都大幅提升 網絡結構 分類網絡（先在Imagenet1000 上訓練160epoch） 包含 19 conv + 5 maxpooling. 檢測網絡 改動分類網絡： 在分類網絡中移除最後一個1x1的層,在最後添加3個3x3x1024的卷積層,再接

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