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Yolov2论文链接：YOLO9000:Better,Faster,StrongerYolov2是基于Yolov1的一系列改进，如果没有了解过Yolo的读者，请先阅读Yolov1解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov1Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度
论文：YOLO9000:Better,Faster,StrongerAbstract\quad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，包括新颖的和从以前的工作中得出的。改进的模型...
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）
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...
YOLOV2全面解读文章目录一、Better1.1、BatchNormalization1.2、HighResolutionClassifier1.3、ConvolutionalWithAnchorBoxes1.4、DimensionClusters1.5、DirectLocationprediction主要包括三个部分：BetterBetterBetter，FasterF...
YOLOv2:YOLO9000：Better，Faster，Stronger解读YOLOv2:YOLO9000：Better，Faster，Stronger解读，入门小白，若博文有不妥之处，望加以指点，笔者一定及时修正。①论文翻译
Yolov1论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.Yolov2解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2.Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度原理剖析）.【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3.（您的点赞是对分享的最大认可...
【YOLOV2全面解读】一、Better本篇论文是YOLO作者为了改进原有的YOLO算法所写的。YOLO有两个缺点：1、定位不准确2、基于regionproposal的方法相比召回率(预测样本中实际正样本数/预测的样本数)较低因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。
YOLOv2的官方训练权重文件转换了TensorFlow的checkpoint文件（下载链接）这里训练的参数如下：160个epoch，学习率0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weightdecay采用0.0005，动量0.9。
在大尺寸图片检测中，YOLOv2达到了先进水平，VOC2007上mAP为78.6%，仍然高于平均水准，下图是YOLOv2和其他网络的成绩对比：FurtherExperiments作者在VOC2012上对YOLOv2进行训练，下图是和其他方法的对比…
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在大尺寸图片检测中，YOLOv2达到了先进水平，VOC2007上mAP为78.6%，仍然高于平均水准，下图是YOLOv2和其他网络的成绩对比：FurtherExperiments作者在VOC2012上对YOLOv2进行训练，下图是和其他方法的对比…
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