yolov2的网络结构

YOLOv2是一个基于深度卷积神经网络的目标检测算法，其网络结构主要包括以下几个部分：

1. 输入层：接受输入图像。

2. 卷积层：使用卷积核对输入图像进行特征提取。YOLOv2采用了多个大小不同的卷积核来提取不同尺度的特征。

3. 池化层：对卷积层输出的特征图进行下采样，减少特征图的大小，同时保留重要的特征。

4. Darknet-19层：由19个卷积层和5个最大池化层组成的深度卷积神经网络，用于提取更高层次的特征。

5. 全连接层：将特征图映射到目标类别和边界框的输出空间。

6. 损失函数层：计算预测结果与真实标签之间的误差，并作为损失函数的输出。

YOLOv2的网络结构相对简单，但能够实现高效的目标检测，具有较好的实时性能。