为什么用mobilenetv2替换yolo模型后精度提高

Mobilenetv2和Yolo都是目标检测算法，但是它们的设计思想和网络结构不同。Yolo采用的是单独的卷积层来进行物体检测，而Mobilenetv2在卷积层中添加了深度可分离卷积和逐点卷积等技术，可以更好地提取特征，从而提高检测精度。此外，Mobilenetv2模型的参数量比Yolo小，可以更快地进行推理，适用于移动端等资源受限的场景。因此，用Mobilenetv2替换Yolo模型后，可以在不损失速度的情况下提高检测精度。