YOLO-V1

1 introduction 改善目標檢測作爲單一回歸問題, 直接在整個圖像上檢測目標的邊界框和類別概率 相比於其他架構的優點: 1: 很快 2: 在整個圖像上預測, 雖然錯誤率比Fast R-CNN高, 但是Fast R-CNN在Proposal上預測, 由於缺乏上下文信息, 導致背景的預測錯誤率是YOLO的兩倍. 3: YOLO學習對象的一般化表示, 具有通用性, 對於新的domain或者意外

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