syh的技术记录

文章目录0. 背景1. ResNet的大体思路2. ResNet效果3. 两个我还没弄明白的技术细节最近一段时间在做毕设，整体节奏较为悠闲，毕设完成后也会分享在博客和我的网站。这两天比较闲，读了ResNet。作为一名准研究生，我在看论文方面还存在相当多的不足。其实我一直不清楚自己要怎么去读一篇论文，是应该把里面的所有技术细节都完全弄明白，还是只去把握他的大体思想。我一直处于摇摆之中，有时候觉得需要把技术细节完全弄懂，这样心里才舒服；但这样做太费时间，有时候又感觉现阶段能做到把握论文的大体思想应该就够了，

目录0. 前言1.YOLO V1 大体思路2. YOLO V1的训练过程2.1 YOLO V1网络结构2.2 具体训练过程2.2.1 把主干结构在ImageNet上进行预训练2.2.2 真正开始训练2.3 输出的7x7x30维张量代表含义2.3 损失函数设置3.YOLO V1推断过程（NMS后处理）4. YOLOV1 与其他模型的比较5. YOLOV1的优势与不足5.1 YOLOV1的优势5.2 YOLOV1的不足6. 总结0. 前言最近一段时间在读YOLO系列的论文，目前跟着同济子豪兄读完了YOLO

前段时间在读R-CNN，今天写个博客对论文的内容和自己的理解进行总结，方便以后回顾，以及与大家学习交流。所有的博客都是博主二次消化吸收的产物，难免包含主观和不准确之处。最好的学习资料还是一手论文！