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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