yolov2网络结构

YOLOv2是YOLO的第二个版本，相对于第一个版本(v1)来说，在处理速度上保持了高效率的特点，同时在预测准确率方面有了显著提高。YOLOv2的基本思想与v1版本相同，通过将图像划分为网格，并使用简单的网络结构来处理目标分类问题。网络结构采用了Darknet-19，它包括19个卷积层和5个最大池化层。主要使用3×3卷积和1×1卷积，并在每个卷积层后使用BN层来提高模型的收敛速度和防止过拟合。最后，全局平均池化用于预测。虽然使用了Darknet-19，但YOLOv2摒弃了全连接层，并直接使用卷积层的输出结果来计算损失函数。整个网络的结构非常简洁，通过卷积层对图像进行处理后，图像的尺寸缩小了32倍，输出的特征图的网格大小为13×13，每个网格有5个预测框，共25个预测框。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLO_v2目标检测算法深入剖析](https://blog.csdn.net/Triple_WDF/article/details/104427769)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolov2详细讲解](https://blog.csdn.net/qq_46519070/article/details/125755078)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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