【人工智能筆記】第六節：YOLO 目標檢測算法進化史

YOLO 工作原理 YOLO 的工作原理是，將圖片輸入到多層卷積以提取圖片特徵。然後直接在輸出層迴歸目標框座標及其所屬的類別。最後通過NMS處理去掉重疊的目標框。 與 Faster-RCNN 不同，Faster-RCNN 是在提取特徵圖後，使用候選框去掃描特徵圖的方式去尋找目標。然後通過兩個子網絡進行迴歸分類。一個用於將候選框加上偏移縮放，以迴歸目標座標。一個用來做目標分類。最後通過NMS處理去掉

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