YOLO9000: Better, Faster, Stronger

一、前言 大多數目標檢測方法的檢測種類有限，僅能檢測一小部分目標 本文使用了目標分類的分層視圖的方法，允許我們將不同的數據集組合在一起 本文提出了一種聯合訓練算法，能夠在檢測和分類數據上訓練目標檢測器。 利用帶標籤的檢測圖像數據集來訓練網絡學習能精確定位物體的能力，同時使用分類圖像數據集來訓練以增加魯棒性。 二、模型和方法 2.1 設計思路： 簡化網絡，以提高網絡的檢測速度 將多種方法結合起來使用

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