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【目标检测】YOLOv2论文理解qq_36926037的博客04-18474一、介绍目标检测现状：大多数检测方法仍然局限于一小部分对象。这是因为对象检测数据集是有限的。最常见的检测数据集包含成千上万的图像和几十到几百个标签，相比于分类数据集...
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
本文讨论YOLOv2的内容，关于YOLOv1和v3的内容，请参考YOLOv1深入理解和YOLOv3深入理解。YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger，它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。
yolov2初读论文笔记记录.SegmentFault思否发表于2020/11/2222:56:16.2020/11/22.【摘要】概括：yolov2论文主要根据yolov1体现的一些缺点和局限性作出了一些改进：论文称达到了better、fatser、stronger从上图可以看出yolov2做的优化改进以及对应提升的mAP。.（题外话：mAP是...
不知道是我理解能力有问题还是作者的表达方式的问题，我并不能很好理解他的implicitknowledge。说了一堆，图没看懂几个，总有种被忽哟了的感觉。无奈只能冲进了源码一探究竟：如他论文所说，Implicit只是一堆1维vector（h,w）为（1，1）。
个人理解：yolov2相对于yolov1更改很多，但可以通过查看yolov1论文进行对yolo框架的了解，再过渡到yolov2YOLO出自2016CVPRYouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection是个值得学习的深度学习框架。
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不知道是我理解能力有问题还是作者的表达方式的问题，我并不能很好理解他的implicitknowledge。说了一堆，图没看懂几个，总有种被忽哟了的感觉。无奈只能冲进了源码一探究竟：如他论文所说，Implicit只是一堆1维vector（h,w）为（1，1）。
个人理解：yolov2相对于yolov1更改很多，但可以通过查看yolov1论文进行对yolo框架的了解，再过渡到yolov2YOLO出自2016CVPRYouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection是个值得学习的深度学习框架。
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