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RSS订阅原创 Yolo-v1详解
YOLOv1（You Only Look Once）的核心架构基于单个卷积神经网络（CNN），将目标检测任务转化为回归问题。输入层：固定尺寸为 448×448 的 RGB 图像。卷积层：24 层卷积层（包含 4 个最大池化层），用于提取特征。全连接层：2 层全连接层，生成最终的检测结果。输出层：7×7×30 的张量（假设输入图像划分为 7×7 网格，每个网格预测 2 个边界框和 20 个类别概率）。输出张量的维度为S×S×B×5CS×S×B×5CS7S=7S7。
2025-07-24 17:27:57
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