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YOLOv3改进了YOLOv2论文，原作者JosephRedmon和AliFarhadi都做出了贡献。他们一起发布了YOLOv3:AnIncrementalImprovement最初的YOLO论文被托管在这里作者：JosephRedmon和AliFarhadi发布时间：2018年4月8日YOLOv2
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）
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：
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...
Yolov1+Yolov2+Yolov3发展史、论文、代码最全资源分享合集！！！_哆啦A梦爱学习的博客-程序员宝宝技术标签：算法机器学习深度学习人工智能神经网络
YOLOv2去掉了YOLOv1中的全连接层，使用AnchorBoxes预测边界框，同时为了得到更高分辨率的特征图，YOLOv2还去掉了一个池化层。由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，若特征图恰好有一个中心位置，利用这个中心位置预测中心点落入该位置的物体，对这些物体的检测会…
YOLOv2是基于YOLO改进的模型，使用多尺度方式训练，能检测不同尺寸的图片，在速度和准确率之间取得平衡。在VOC2007数据集中，67FPS，YOLOv2有76.8mAP的表现；40FPS，有78.6mAP的表现，不仅比使用ResNet的FasterR-CNN和SSD表现更好，而且速度也很快。
论文基本信息论文出发点和思路算法基本流程具体实验分析YOLOv1个人总结改进-YOLOv2出发点改进方案改进结果改进-YOLOv3出发点改进方案改进结果前言YOLO作为最早的One-stage算法框架，实现了保持较好性能的前提下保证了模型较快的速度和
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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：
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