從YOLOv1談到YOLOv2（3）二代的準確度改進（上）

現在開始說說在yolo之後的第二代版本，這個第二代在第一代的基礎上做了很多的優化。原來的版本在準確度，速度，容錯率上都有所欠缺。下面來說說爲了在這方面有所提高作者採用了那些方法。這一篇先說準確度。 一、更精確（Better） 1、Batch Normalization（批正則化） 首先先了解一下神經網絡中的歸一化，通常在神經網絡訓練開始前,都要對輸入數據做一個歸一化處理,那麼具體爲什麼需要歸一化呢

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