文章目录 说明 原理 解析 损失函数的定义 技巧 总结 参考 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 说明 这个系列会总结关于yolo的解读，为本人理解，还望交流指正。 V1版本： v1版本的结构为 img --》VGGNET–》4096-》7730 原理 将图像分为7*7 的格子，每个格子预测两个先验框 一开始会初始化GT的中心点，那些落在中心点的格子负责预测物体，并且一个格子只负责一个物体的预测，那些没落到中心点的格子，不负责预测物体。（简单说有中心点的格子负责预测物体，没有格子的不负责预测） 通过训练进行预测框的更新
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本文详细解读YOLOv1物体检测算法，包括原理、损失函数定义和训练技巧。每个7x7网格预测两个边界框，重点讨论了坐标表示优化和非极大值抑制策略，适用于大物体检测，但对于小物体和重叠物体表现有限。
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