论文学习记录：YOLO9000: Better, Faster, Stronger
YOLO9000能够检测超过9000类物体，它联合训练了COCO数据集和ImageNet数据集。是在YOLO和YOLOv2基础上的进一步改进。 一、更好 YOLO与Fast-RCNN相比，其bounding box的定位精度差。与Region Proposal的方法相比，其recall低。YOLOv2并没有增加网络的深度， 相反还简化了网络使其容易学习。 Batch Normalization。Y
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