从YOLOv1谈到YOLOv2（3）二代的准确度改进（上）

现在开始说说在yolo之后的第二代版本，这个第二代在第一代的基础上做了很多的优化。原来的版本在准确度，速度，容错率上都有所欠缺。下面来说说为了在这方面有所提高作者采用了那些方法。这一篇先说准确度。 一、更精确（Better） 1、Batch Normalization（批正则化） 首先先了解一下神经网络中的归一化，通常在神经网络训练开始前,都要对输入数据做一个归一化处理,那么具体为什么需要归一化呢

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