关于机器学习:YOLO-V1

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/…

YOLO V1 简介

这是 YOLO 的文章公布工夫点，YOLO 次要关注的是精度和计算工夫的衡量，并不只关注其中一项。

1. Yolo 很快，因为用回归的办法，并且不必简单的框架。
2. Yolo 会基于整张图片信息进行预测，而其余滑窗式的检测框架，只能基于部分图片信息进行推理。

3. Yolo 学到的图片特色更为通用。作者尝试了用天然图片数据集进行训练，用艺术画作品进行预测，Yolo 的检测成果更佳。

   YOLO 具体介绍

1. YOLO 流程图

底层构造不简单，最初生成 7x7x30 的预测值。
30=(4+1)*2+20
最初生成 7 ×7 的格子，每个格子预测 2 个框，每个框有 4 个坐标 + 1 个类别置信度，一共 20 个类别。

2. Loss 函数