YOLO

一、背景 YOLO是近幾年目標檢測領域的一個創新，在以前的帖子中我們說過，目標檢測在剛開始的時候，是通過提取圖片的特徵，比如SIFT、HOG等，這些特徵是研究者人工構建的，使用Deformable Parts Model（DPM）模型，用silding window的方式來預測較高得分bounding box。這種框架非常耗時，而且精度不高。然後出現了以SS（selective search）爲代

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