YOLO v2的网络架构与YOLO v1相比有何变化?
时间: 2024-02-18 09:39:11 浏览: 31
相较于 YOLO v1,YOLO v2 的网络架构进行了多方面的改进,主要包括以下几个方面:
1. Darknet-19:YOLO v2 使用了一个名为 Darknet-19 的新的网络架构,该架构由 19 个卷积层和 5 个 max pooling 层组成,相较于YOLO v1 中使用的网络结构,训练速度更快、效果更好。
2. Batch Normalization:YOLO v2 在网络中引入了批量归一化(Batch Normalization)技术,可以加速模型的训练,同时也可以提高模型的准确度。
3. Convolutional With Anchor Boxes:为了增加对不同尺度的目标的检测能力,YOLO v2 使用了不同大小和宽高比的 Anchor Boxes,同时对每个 Anchor Box 进行卷积操作,得到每个 Anchor Box 的置信度和边界框坐标。
4. Dimension Clusters:YOLO v2 使用 K-means 聚类算法对训练集中的目标进行聚类,得到不同尺度的 Anchor Boxes,以适应不同尺度的目标。
5. High Resolution Classifier:YOLO v2 在训练分类器时使用了更高分辨率的图像,从而提高了分类器的准确度。
6. Direct Location Prediction:YOLO v2 直接预测目标的中心点坐标和宽高,而不是预测偏移量,与 YOLO v1 相比,可以提高目标检测的准确度。
总体来说,YOLO v2 在网络架构、Anchor Boxes 设计、分类器训练等方面进行了改进,相较于 YOLO v1 具有更好的检测效果和更快的检测速度。
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