從YOLOv1談到YOLOv2（2）訓練與損失函數

之前簡單介紹了YOLO的主要思想，這裏再簡單介紹一下訓練的過程。都知道訓練的過程中需要修改神經網絡的權重的，怎麼修改要基於一個損失函數來判斷。從最簡單的圖片分類來說，分錯了，損失函數爲1，對了爲0，然後反向傳播。損失函數的設計對於訓練神經網絡是很重要的，那麼YOLO是怎麼設計的呢。 以下內容轉自知乎「圖解YOLO」 損失函數的設計目標就是讓座標（x,y,w,h），confidence，classi

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