yolov1论文笔记
&创新点：之前的r-cnn，fast-rcnn之类的都没有很好的解决实时性的问题，把检测当做分类在做，yolo则把他当做回归的问题。带来的优化： 1.实时性 2.处理的是整张照片，所以背景出错概率减小 3.泛化：可以迁移用于其他领域 &如何解决问题： YOLO直接从一张图片中提取特征，来预测每一个Bounding box，直接进行端到端的训练。 首先 将图片划分为S×S的网格，每一个网格中预测B个
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