yolo文件和vgg

引用\[1\]:我们也用VGG-16来训练YOLO。这个模型比YOLO准确率更高但是速度降低很多。\[1\]引用\[3\]:为了加快检测速度我们还训练了一个快速的YOLO版本。Fast YOLO 使用较少的卷积层，9层而不是普通版的24层，和更小的卷积核。除了网络较小，Fast YOLO和YOLO训练和测试参数是一样的。我们的网络最终输出是7×7×30的预测张量。\[3\]

根据引用\[1\]和\[3\]，YOLO和VGG-16是两个不同的模型。YOLO是一种实时目标检测算法，而VGG-16是一种卷积神经网络模型。YOLO使用VGG-16作为其基础模型进行训练，以提高准确率，但速度会降低很多。为了解决速度问题，研究人员还训练了一个快速的YOLO版本，称为Fast YOLO。Fast YOLO使用较少的卷积层和更小的卷积核，以加快检测速度，但与YOLO相比，其准确率可能会降低。\[1\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [(四)YOLO_v1----2016CVPR论文解读](https://blog.csdn.net/qq_18315295/article/details/103975492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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