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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...
论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetectionCaffe实现：caffe-yolo9000（最近博客下很多人请求caffe-yolov2代码，愿意研究的我都发送了，不过这里要声明：该第三方实现相对于论文中的精度，仍有很多差距，反正我已经暂时弃坑）
读论文系列·YOLO2&YOLO3读论文系列：ObjectDetectionCVPR2017YOLOv2（附带讲YOLOv3）YOLOv2/YOLO9000YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLOv2是一个单纯的改进型工作，在YOLO上集成了很多已有的trick（比如加了BN，anchor），因为...
YOLO(YouOnlyLookOnce)是一个流行的目标检测方法，和FasterRCNN等stateoftheart方法比起来，主打检测速度快。截止到目前为止（2017年2月…
YOLO2对于VOC的结构，最后将产生13*13*5的目标，但是一张正常的图片中是不可能有这么多物体的，所以最后需要一个阈值限定这些输出，这个阈值论文中给出的是0.24，那么拿什么值和0.24比…
YOLO2的lossfunction（来自网络）：根据YOLO3论文，这里的loss是平方误差之和。t_hat是坐标预测值对应的GT，预测值是t，则梯度计算来自t_hat-t这个GT的值可以通过下式的反变换来求解：tx=Gx-Cxty=Gy-Cy
论文连接：YOLO9000:Better,Faster,Stronger此次来说解一下YOLOv2算法（CVPR2016的文章）。以前已经讲解过YOLOv1，YOLOv1以彻底端到端的模式实现达到实时水平的目标检测，可是它追求速度而牺牲了部分检测精度，因此原做者在YOLO...
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...
论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetectionCaffe实现：caffe-yolo9000（最近博客下很多人请求caffe-yolov2代码，愿意研究的我都发送了，不过这里要声明：该第三方实现相对于论文中的精度，仍有很多差距，反正我已经暂时弃坑）
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YOLO2对于VOC的结构，最后将产生13*13*5的目标，但是一张正常的图片中是不可能有这么多物体的，所以最后需要一个阈值限定这些输出，这个阈值论文中给出的是0.24，那么拿什么值和0.24比…
YOLO2的lossfunction（来自网络）：根据YOLO3论文，这里的loss是平方误差之和。t_hat是坐标预测值对应的GT，预测值是t，则梯度计算来自t_hat-t这个GT的值可以通过下式的反变换来求解：tx=Gx-Cxty=Gy-Cy
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