YOLO系列改進

來源 詳解 YOLO v1 BACKBONE GoogleNet 缺陷 輸入圖像必須是固定尺寸 輸出層是全連接層 每個網格只輸出一個類別 訓練依賴於物體標註，泛化能力差。 IoU是通過，分類結果對應訓練集的bb，以及預測的bb做運算。 小目標魯棒性差。 下采樣層多，物體特徵不夠精細 YOLO v2 BACKBONE Darknet-19 改進 Batch Normalization 加入Batch

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