YOLO v2v3

YOLOv1的缺陷:

1. 虽然速度快，但是准确度比较低

2. 定位性能比较差，相对于FastRCNN来说，是就调整检测框的能力较差

3. ReCall比较低，(把全部目标检出的能力较差)YOLOv1把图像划分成7*7个Grid Cell，每个GridCell 预测两个BBox，最多有98个BBox，如果图像中目标很多，就很难把所有目标检测出来，所以ReCall比较低

4. 7*7个Grid Cell 每个GridCell只能负责预测一个物体，所以最多检测出49个物体，因此检测小目标和密集目标也很差

Better:

• Batch Normalization

归一化 = (输出- 输出均值) / 标准差

• High Resolution Classifier (高分辨率的分类器)
• Anchor
• Dimension Cluster
• Direct location prediction(直接定位)
• Fine-Grained Features (细粒度特征)
• Multi-Scale Training(多尺度训练)