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【深度学习YOLO系列】对YOLO v1的解读
时间 2020-12-30
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YOLO v1结构 它的核心思想就是利用整张图作为网络的输入,将目标检测作为回归问题解决,直接在输出层回归预选框的位置及所属的类别。输入图像大小为 448 ∗ 448 448*448 448∗448,将其分割成了 7 × 7 = 49 7×7=49 7×7=49个网络,每个网格要预测两个 b o u n d i n g b o x bounding\ box bounding box(候选框)
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