YOLOv1論文筆記

目前目標檢測領域的深度學習算法主要分爲兩類：two stage的目標檢測算法，以R-CNN系列爲代表；one  stage 的目標檢測算法，以YOLO系列爲代表。前者是先由算法生成一系列的樣本候選框，再通過卷積神經網絡進行樣本分類；而後者直接將目標邊框定位問題轉化爲迴歸問題進行處理。前者在檢測準確率和定位精度上佔優，後者在算法速度上具有很大優勢。 相對於R-CNN系列的看兩眼（候選框提取與分類），

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