【深度学习YOLO系列】对YOLO v1的解读
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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