yolov1論文筆記

&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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