这里写目录标题
- 相较于YOLOv1的改进
* - Batch Normalization 批标准化
- High Resolution Classifier 高分辨率的分类器
- Dimension Clusters 维度聚类
- Convolutional With Anchor Boxes 使用Anchor Box机制来预测Bounding Box
- Direct Location Prediction 直接位置预测
- Fine-Grained Features 细粒度特征
- Multi-Scale Training 多尺度训练
- 网络结构
- 知识点
* - PassThrough Layer
相较于YOLOv1的改进
Batch Normalization 批标准化
在每个卷积层上添加BN，加速了模型的收敛，实现了正则化，mAP也有所提升。
High Resolution Classifier 高分辨率的分类器
通过增加输入尺寸，mAP有所提升。
Dimension Clusters 维度聚类
使用K-Means算法生成生成先验框priors，即Anchor Box。
Convolutional With Anchor Boxes 使用Anchor Box机制来预测Bounding Box
不再直接预测Bounding Box的坐标，而是预测priors（Anchor Box）的偏移值与置信度，mAP有所提升。
; Direct Location Prediction 直接位置预测
对预测的先验框的偏移值进行约束，将预测的Bounding Box的中心限制在grid cell中，增加了模型训练的稳定性。
Fine-Grained Features 细粒度特征
使用Passthrough layer将浅层特征图连接到深层特征图，进行特征融合，有助于检测小目标
; Multi-Scale Training 多尺度训练
yolov1网络使用固定的448 * 448的图片作为输入，在加入anchor boxes后，yolov2的输入变成了416 * 416。由于yolov2只用到了卷积层和池化层，那么就可以进行动态调整（意思是可检测任意大小图片）。作者希望YOLOv2具有不同尺寸图片的鲁棒性，因此在训练的时候也考虑了这一点。
不同于固定输入网络的图片尺寸的方法，作者在几次迭代后就会微调网络。每经过10次训练（10 epoch），就会随机选择新的图片尺寸。YOLO网络使用的降采样参数为32，那么就使用32的倍数进行尺度池化{320,352，…，608}，最终最小的尺寸为320 * 320，最大的尺寸为608 * 608，接着按照输入尺寸调整网络进行训练。这种机制使得网络可以更好地预测不同尺寸的图片，意味着同一个网络可以进行不同分辨率的检测任务，在小尺寸图片上YOLOv2运行更快，在速度和精度上达到了平衡。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40227656/article/details/116018040
网络结构
骨干网络为Darknet19，最后的输出为13 _13_125，125表示预测5个Bounding Box，每个Bounding Box有（x,y,w,h,c）和20个类别。
; 知识点
PassThrough Layer
Original: https://blog.csdn.net/qq_16009377/article/details/124292001
Author: mohoooooo
Title: 【5】目标检测之YOLO v2
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