DeepLearing—CV系列（八）——多类多目标物体的侦测——YOLO系列之YOLOV1

文章目录 一、目标检测的做法 二、YOLO的核心思想 三、YOLO的实现方法 四、网络模型 五、损失函数 六、训练 七、YOLOV1的缺点 一、目标检测的做法 1.采用滑动窗口，对每个窗口分类和位置修正； 2.RPN的方式先提取候选区域，特征图对应候选区域范围经过roipooling得到所需特征；3.SSD继承RPN类似的anchor机制，设定预设框并对每个预设框赋予groundtruth，全卷积

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