YOLO v2论文笔记

YOLOv2相对于v1的改进：

1. Batch Normalization ，mAP 增加2%

2. High Resolution Classifier 增加训练图片分辨率为448 * 448 ， mAP增加4%

3. Anchor Boxes + Dimension Clusters ，重新引入了Anchor box， box的宽度基于训练获得，goodnotes 的笔记有写

4. Direct location prediction（直接位置预测），限制了训练后的选框与Anchor box的偏移量

5. Fine-Grained Features（细粒度特征），高纬度和低纬度的卷积结果相加

6. Multi-Scale Training，多尺度训练

7. Darknet-19，个人认为最核心的部分，替换了特征提取网络

参考下面的博客：

Face Paper: YOLOv2论文详解_BigCowPeking-CSDN博客_yolov2论文YOLOv2论文详解https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/78944891

YOLOv2的整体网络结构，看这个：
图解 YoloV2_wenxueliu的博客-CSDN博客_yolov2网络结构整个训练分两部分对 DarkNet19 的预训练基于 DarkNet19 进行物体检测训练原图尺寸：input_shape标签：原始标签 box 为 (class, xmin, ymin, xmax, ymax) 每个值都是用原图片归一化( [0,1])Darknet19 训练预处理论文中提到 random crops, rotation, hue, satu...https://blog.csdn.net/wenxueliu/article/details/80871163最终输出的数据维度为13*13*125

图片被划分为13个网格，每个网格有5*（5+20），即anchor box*（坐标+置信度+类别）个选框：

YOLO-V2 输入和输出数据的编码和解码_xf1234的博客-CSDN博客_yolov2输出张量YOLO-V2 数据的编码和解码输入数据格式输入数据编码输出数据格式输出数据解码Yolo v2是怎么处理数据的呢？输入数据是什么样子，输入数据怎么编码，输出数据是什么样子，输出数据怎么解码，网上很多帖子都是讲解yolo的原理，但是这些只能通过代码来理解，这里做一下总结根据参考yolov2 keras 实现，作者是用的低版本的tensorflow，然后我用的版本是tensorflow2.2，因此对代码做了轻微的改动输入数据格式相比较yolov1，yolov2的输入标签有些复杂，主要是加入了anchorhttps://blog.csdn.net/xf8964/article/details/107255235/

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