yolo v2目标检测算法概述

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，YOLO v2是YOLO的第二个版本。它的主要思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个单一的神经网络同时预测目标的类别和边界框。

YOLO v2相对于YOLO v1进行了一些改进，包括以下几个方面：
1. 多尺度训练：YOLO v2在训练过程中使用了不同尺度的图像，这样可以更好地检测不同大小的目标。
2. Anchor Boxes：引入了Anchor Boxes的概念，通过预定义一些不同形状和尺寸的Anchor Boxes来提高目标检测的准确性。
3. Darknet-19网络结构：YOLO v2使用了一个名为Darknet-19的卷积神经网络作为基础网络，用于提取图像特征。
4. 特征融合：在YOLO v2中，将不同层级的特征图进行融合，以便更好地捕捉目标的上下文信息。
5. 细粒度特征：YOLO v2在网络中引入了更多的细粒度特征，以提高对小目标的检测能力。

总体而言，YOLO v2通过改进网络结构、引入Anchor Boxes和多尺度训练等技术手段，提高了目标检测的准确性和性能。