YOLO9000: Better, Faster, Stronger

一、前言 大多数目标检测方法的检测种类有限，仅能检测一小部分目标 本文使用了目标分类的分层视图的方法，允许我们将不同的数据集组合在一起 本文提出了一种联合训练算法，能够在检测和分类数据上训练目标检测器。 利用带标签的检测图像数据集来训练网络学习能精确定位物体的能力，同时使用分类图像数据集来训练以增加鲁棒性。 二、模型和方法 2.1 设计思路： 简化网络，以提高网络的检测速度 将多种方法结合起来使用

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