YOLO-V1

1 introduction 改善目标检测作为单一回归问题, 直接在整个图像上检测目标的边界框和类别概率 相比于其他架构的优点: 1: 很快 2: 在整个图像上预测, 虽然错误率比Fast R-CNN高, 但是Fast R-CNN在Proposal上预测, 由于缺乏上下文信息, 导致背景的预测错误率是YOLO的两倍. 3: YOLO学习对象的一般化表示, 具有通用性, 对于新的domain或者意外

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