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YOLOv2论文翻译详解m0_37799466的博客05-25572YOLO9000:Better,Faster,Stronger论文地址；代码地址摘要：YOLOv3论文翻译及解读Igoodvegetablea!07-022万+YOLOv...
yolov2论文翻译与解读326浏览0回复2018-06-26just_sort+关注论文：YOLO9000:Better,Faster,StrongerAbstract们介绍YOLO9000，一个最先进的，实时目标检测系统，可以检测超过9000个目标类别。首先，我们提出对YOLO检测方法的各种改进方法...
注意，YOLOv2论文中写的是，根据FasterR-CNN，应该是"+"。由于的取值没有任何约束，因此bbox的中心可能出现在任何位置，在训练时需要很长时间来预测出正确的offsets。YOLOv2则预测bbox中心点相对于对应cell左上角位置的offsets，预测公式为：
改进后的模型YOLOv2在PASCALVOC和COCO等标准检测任务上是最先进的。使用一种新颖的，多尺度训练方法，同样的YOLOv2模型可以以不同的尺寸运行，从而在速度和准确性之间提供了一个简单的折衷。在67FPS时，YOLOv2在VOC2007上获得了76.8
这次我们用了一个新的网络来提取特征，它融合了YOLOv2、Darknet-19以及其他新型残差网络，由连续的3×3和1×1卷积层组合而成，当然，其中也添加了一些shortcutconnection，整体体量也更大。因为一共有53个卷积层，所以我们称它为Darknet-53。
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注意，YOLOv2论文中写的是，根据FasterR-CNN，应该是"+"。由于的取值没有任何约束，因此bbox的中心可能出现在任何位置，在训练时需要很长时间来预测出正确的offsets。YOLOv2则预测bbox中心点相对于对应cell左上角位置的offsets，预测公式为：
改进后的模型YOLOv2在PASCALVOC和COCO等标准检测任务上是最先进的。使用一种新颖的，多尺度训练方法，同样的YOLOv2模型可以以不同的尺寸运行，从而在速度和准确性之间提供了一个简单的折衷。在67FPS时，YOLOv2在VOC2007上获得了76.8
这次我们用了一个新的网络来提取特征，它融合了YOLOv2、Darknet-19以及其他新型残差网络，由连续的3×3和1×1卷积层组合而成，当然，其中也添加了一些shortcutconnection，整体体量也更大。因为一共有53个卷积层，所以我们称它为Darknet-53。
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