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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...
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
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）
文献翻译——YOLO9000:Better,Faster,Stronger(YOLOv2)摘要我们介绍了YOLO9000，这是一种先进的实时对象检测系统，可以检测9000多个对象类别。首先，我们提出了对YOLO检测方法的各种改进，既有新颖性，也有前期的工作。改进后的模型...
改进模型YOLOv2是标准检测任务（如PASCALVOC和COCO）的最新技术。使用一种新颖的多尺度训练方法，相的YOLOv2模型可以以不c的尺寸运行，在速度和准确度之间提供简单的衡。在67FPS时，YOLOv2在VOC2007上获得76.8mAP。在40
yolo，yolov2,yolov3论文原文.上传者：m22237_378411362019-05-1312:57:33上传ZIP文件10.22MB下载21次.yolo，yolov2和yolov3的论文原文，属于单阶段目标检测的代表性作品，对检测速度有很大提升，可以细细读一读.下载地址.
YOLOv2的改进就介绍到这里啦，下一篇文章《手把手教你用深度学习做物体检测(七)：YOLOv3》中，我们会介绍v3做了哪些新的改进。
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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
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改进模型YOLOv2是标准检测任务（如PASCALVOC和COCO）的最新技术。使用一种新颖的多尺度训练方法，相的YOLOv2模型可以以不c的尺寸运行，在速度和准确度之间提供简单的衡。在67FPS时，YOLOv2在VOC2007上获得76.8mAP。在40
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