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YOLO物体检测系列2：YOLOV2整体解读

1、YOLOV1

  • 优点：快速，简单！
  • 问题1：每个Cell只预测一个类别，如果重叠无法解决
  • 问题2：小物体检测效果一般，长宽比可选的但单一

YOLOV2更快！更强！YOLO物体检测系列2：YOLOV2整体解读_第1张图片

2、Batch Normalization

  • V2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入Batch Normalization
  • 网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易
  • 经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的mAP
  • 从现在的角度来看，Batch Normalization已经成网络必备处理

3、更大的分辨率

  • V1训练时用的是224224，测试时使用448448
  • 可能导致模型水土不服，V2训练时额外又进行了10次448*448 的微调
  • 使用高分辨率分类器后，YOLOv2的mAP提升了约4%

4、网络结构

  • DarkNet，实际输入为416*416
  • 没有FC层，5次降采样，（13*13）
  • 1*1卷积节省了很多参数
    YOLO物体检测系列2：YOLOV2整体解读_第2张图片

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