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如何学习yolo?
用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1，v2，v3）和SSD为代表。Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。
预训练。使用 Imagenet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个***erage池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。
Prediction：输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms。（1）Mosaic数据增强。
yolov用什么开发的?
YOLOv1***用的训练网络是GoogleNet，YOLOv2***用了新的分类网络Darknet-19作为基础网络，它使用了较多的3*3卷积核，并把1*1的卷积核置于3*3的卷积核之间，用来压缩特征，同时在每一次池化操作后把通道（Channels）数翻倍（借鉴VGG网络）。
用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1，v2，v3）和SSD为代表。Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。
YOLOv1使用端到端的网络训练模型，速度快，但准确度相对低些，主要用于实时检测，例如视频目标检测。 由于YOLOv1是端到端进行训练，因此YOLOv1只有一条单一的网络分支。
YOLO 是一个基于深度学习的end-to-end、real-time目标检测方法，至今已经有YOLOvYOLOvYOLO9000、YOLOv3 4个版本。
YOLOv1使用ImageNet的图像分类样本***用224x224作为输入，来训练CNN卷积层。然后在训练对象检测时，检测用的图像样本***用更高分辨率的448x448的图像作为输入。但这样切换对模型性能有一定影响。
计算机视觉——典型的目标检测算法(YOLOv1算法)(七)
1、预训练。使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个***erage池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。
2、这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000、YOLO v3算法。 传统方法常***用滑动窗口法，滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。
3、YOLOv1使用端到端的网络训练模型，速度快，但准确度相对低些，主要用于实时检测，例如***目标检测。 由于YOLOv1是端到端进行训练，因此YOLOv1只有一条单一的网络分支。
YOLOV2简介
1、YOLOv2***用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如图所示。
2、YOLOv1***用的训练网络是GoogleNet，YOLOv2***用了新的分类网络Darknet-19作为基础网络，它使用了较多的3*3卷积核，并把1*1的卷积核置于3*3的卷积核之间，用来压缩特征，同时在每一次池化操作后把通道（Channels）数翻倍（借鉴VGG网络）。
3、因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。另外YOLOv2并不是通过加深或加宽网络达到效果提升，反而是简化了网络。下面主要从两点来介绍下YOLO v2的提升之处。
4、YOLO系列算法是一种能满足实时检测要求（FPS 30）的高精度算法，如下图所示，所以受到广大工程应用人员的青睐， 在实际项目中有非常广泛的应用 ，值得初学者投入时间精力去学习、研究和应用。
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