本文探讨了V2目标检测模型的改进，通过允许不同cell拥有不同的类别，提高了预测的准确性。使用锚框确保预测框的形状更加符合目标的宽高比，passthrough技术则有助于识别小目标，通过重塑原始数据并拼接成更厚的特征图。
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- V1每个cell的类别默认一样，而V2的cell可以有不同的类别，且由于使用了锚框，预测框的形状不会太随意/任意，符合特定目标的宽高比。
- passthrough：原始数据重整型为最终输出的shape，然后拼接成一幅更厚的特征图（非叠加），以便利用原始信息识别小目标。
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