YOLO系列：YOLO v2深度解析 - YOLO v与YOLO v2的比较

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JjtlReact/article/details/132997007

本文详细对比了YOLO v1和YOLO v2在目标检测上的设计理念和实现策略，包括网络架构、Anchor Boxes的引入、多尺度训练和预测。YOLO v2通过更深的网络、Anchor Boxes和多尺度处理，提升了检测性能和鲁棒性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

引言：
计算机视觉领域的目标检测是一项重要且具有挑战性的任务，而YOLO（You Only Look Once）系列算法是近年来备受关注的深度学习目标检测方法之一。在本文中，我们将深入探讨YOLO系列中的两个版本：YOLO v（YOLO version 1）和YOLO v2（YOLO version 2），并对它们进行比较。我们将详细介绍它们的设计原理、网络架构以及源代码实现。

YOLO v简介：
YOLO v是YOLO系列的第一个版本，它于2015年首次提出。YOLO v的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过单个神经网络同时预测目标的位置和类别。YOLO v将输入图像分割为一个固定大小的网格，并在每个网格单元中预测边界框。每个边界框的预测由5个值组成：边界框的位置（x，y，w，h）和目标的置信度。YOLO v使用了卷积神经网络（CNN）作为主干网络，并采用了多尺度特征提取来处理不同大小的目标。

YOLO v2简介：
YOLO v2是YOLO系列的第二个版本，于2016年发布。YOLO v2在YOLO v的基础上进行了一系列改进，以提高检测性能。首先，YOLO v2采用了更深的网络架构，即Darknet-19，它具有19个卷积层和5个池化层。其次，YOLO v2引