YOLO-v2相对于YOLO v1做了哪些改进？

1. Darknet-19架构：

   • Darknet-19是YOLOv2的基础网络架构，它包含19个卷积层和5个最大池化层。这个架构的设计灵感来源于GoogLeNet，但进行了优化以减少计算量和参数数量，从而提高处理速度和模型的运行效率。

2. 批量归一化（Batch Normalization）：

   • 批量归一化是一种技术，用于在训练过程中对中间层的输出进行归一化处理，以减少内部协变量偏移。这有助于加快模型的收敛速度，提高训练稳定性，并减少对其他正则化技术的需求。

3. 高分辨率训练：

   • YOLOv2在更高的图像分辨率（448×448）上进行训练，这使得网络能够更好地学习到图像中的细节信息，从而提高了模型在高分辨率图像上的检测性能。

4. 锚框（Anchor Boxes）：

   • 锚框是一种预定义的边界框，用于指导网络学习对象的位置和尺寸。YOLOv2通过使用锚框来预测边界框的偏移量和尺寸，而不是直接预测绝对坐标，这有助于模型更好地适应不同尺寸的对象。

5. 尺寸聚类（Dimension Clusters）：

   • YOLOv2通过k-means聚类分析训练集中的边界框尺寸，自动发现适合模型的锚框尺寸。这种方法使得模型能够更准确地预测不同尺寸的对象，提高了检测的准确性。

6. 直接位置预测：

   • YOLOv2改进了位置预测方法，使用sigmoid函数直接预测边界框中心的相对位置，而不是预测偏移量。这种直接预测方法简化了学习过程，使得模型更加稳定。
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