論文(2) YOLO v2

YOLO v2 @(目標檢測) YOLO通過整合備選框選擇和特徵檢測兩個部分,成功的實現了end-to-end的訓練,降低了複雜度並且減少了計算量,達到了實時的效果。但是仍然擁有缺陷: 定位誤差,YOLO採用的網絡結構中含有全連接層,使得輸入圖片分辨率固定,對物體尺寸不敏感,大量的位置信息被丟失掉。並且在最後一層中,每個grid裏面只預測兩個obj,一個類,這讓YOLO網絡天然對存在大量obj的圖
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