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YOLOv2的改进：1.Batch Normalization(批量归一化)批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的大小范围、激活函数的选择）的敏感性，并且每个batch分别进行归一化的时候，起到了一定的正则化效果（YOLO2不再使用dropout），从而能够获得更好的收敛速度和收敛效果。2.High resolution classifier（高分辨率图像分类器）图像分类的训练样本很多，而标注了边框的用于训练对象检测的样本相比而言就

算法原理·将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)，如果某个object的中心 落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个object。·每个网格需要预测B个BBox的位置信息和confidence（置信度）信息，一个BBox对应着四个位置信息和一个confidence信息。confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息：·每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一

转载于：深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解_江南研习社-优快云博客_yolov51 网络结构 Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。（1）Yolov5s.yaml（2）Yolov5m.yaml（3）Yolov5l.yaml（4）Yolov5x.yaml四种结构就是通过上面的两个参数，来进行控制网络的深度和宽度。其中depth_m...

1 背景论文地址：[2004.10934] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (arxiv.org)通俗的讲，就是说这个YOLO-v4算法是在原有YOLO目标检测架构的基础上，采用了近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化。2 网络结构 YOLOv4的创新点：输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的...

1.论文出处论文：YOLOv3: An Incremental Improvement论文地址：2.网络结构CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用。Concat：张量拼接，会扩充两个张量的维度，例如26x26x256和26x26x512两个张量拼接，