YOLOV2

YOLOV2 YOLO v1缺點： 定位不準確 比選擇性搜索區域提取（region proposal）的方法召回率較低 YOLO v2網絡結構： YOLO v2對v1的改進： 對網絡每一層的輸出添加（Batch Normalization），即對輸出做歸一化。這樣，輸出被劃分到 [0，1] 閉區間。不需要每層學習數據的分佈，收斂速度加快。並且，解放了dropout，使mAP值提升。 預訓練階段v1

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