YOLO論文學習筆記

方法：將圖像劃分爲網格，在每個網格中預測物體邊框 YOLO，因爲最後採用的是全連接層，每個物體邊框的預測都已整張圖的特徵爲輸入，換言之當我們在判斷一個位置上是否有物體，以及這個物體的大小和位置時，都是看了整張圖上的所有特徵，這個好處就在於我有足夠多的上下文信息能夠輔助判斷，因此YOLO在檢測中有一個很大的優勢-->在背景上的誤檢會非常少，下圖紅色可以看到Fast R-CNN在背景上的誤檢爲13.6

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