YOLOV2相對於YOLOV1的改進
1、YOLOV1有兩個缺點： （1）定位不夠准確。 （2）和基於region proposal類的方法相比找回率更低。 2、Batch Normalization YOLOV1中也有BN，但是YOLOV2在加入BN后把dropout去掉了，實驗證明可以提高2%的mAP. 3、High ...
原文：談談YOLOv2做了哪些改進
YOLOv 在第一個版本的基礎上做了不少的改進，包括網絡結構和訓練的小技巧，anchor機制的加入，本文將對這些改進做一個梳理。 總覽 作者的實驗結果總結，可以發現有很多的工程性質的trick，背后的理論卻不是很多，感覺上是實驗性質，能work，還要啥自行車呢 改進分析 Batch Normalization 這個就像卷積網絡中的神器，加上之后又能防止過擬合又能加速收斂。原理上，對每一批訓練數據 ...
2018-07-17 11:12 0 1141 推薦指數：
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目標檢測：YOLOV2
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