《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》论文笔记

1. 论文思想 YOLO（YOLO-v1）是最近几年提出的目标检测模型，它不同于传统的目标检测模型，将检测问题转换到一个回归问题，以空间分隔的边界框和相关的类概率进行目标检测。在一次前向运算中，一个单一的神经网络直接从完整的图像中预测边界框和类概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，可以直接从检测性能上进行端到端优化。其结构如下图： 由于YOLO模型的独特，致使其速度相比之前的网络快了很多。与Fa

>>阅读原文<<