yolov1-v2-v3 ssd

v1 YOLO v1全部使用了均方差（mean squared error）作为损失（loss）函数。由三部分组成：坐标误差、IOU误差和分类误差 v2 1.YOLO V2在V1基础上做出改进后提出。其受到Faster RCNN方法的启发，引入了anchor。YOLOv1利用全连接层的数据完成边框的预测，会导致丢失较多的空间信息，使定位不准 2.同时使用了K-Means方法，对anchor数量进行

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