简述YOLOV1 YOLOV2 YOLOV3

Yolov1 一 概述 YOLOv1在最后使用全连接层进行类别输出，因此全连接层的输出维度是S×S×(B×5+C)。 A:Yolo将输入的图像分成S×S个grid B:每个grid预测B个bounding box(4)以及置信度(1)，以及C个类别概率。其中，bounding box的信息（x, y, w, h）为object的中心位置相对格子位置的偏移和宽度及高度。 缺点 A:输入图像的尺寸是固

>>阅读原文<<