YOLOV1閱讀筆記
簡述 將目標檢測作爲迴歸問題 用整張圖片作爲輸入，得到bounding boxes和相關的類別概率 優勢 快。base YOLO model實時處理圖片45幀/秒；Fast YOLO達到了155幀/秒，並且mAP是其它實時監測器的2倍。 背景類別分類正確率更高 泛化性更強 主要思想 本文將目標識別的組件統一到單個卷積網絡中，使用整張圖片的特徵來預測每個bounding box，並且一張圖片上所有b
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