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yolov1論文筆記
時間 2021-01-13
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&創新點:之前的r-cnn,fast-rcnn之類的都沒有很好的解決實時性的問題,把檢測當做分類在做,yolo則把他當做迴歸的問題。帶來的優化: 1.實時性 2.處理的是整張照片,所以背景出錯概率減小 3.泛化:可以遷移用於其他領域 &如何解決問題: YOLO直接從一張圖片中提取特徵,來預測每一個Bounding box,直接進行端到端的訓練。 首先 將圖片劃分爲S×S的網格,每一個網格中預測B個
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