深度学习YOLO V2论文的改进方法和优势分析

作者在YOLO V2版本中使用了一系列的方法对原来的多目标检测框架进行了改进，保持原有速度的同时精度也得以提升。在VOC 2007数据集测试中，67FPS下mAP达到76.8%，40FPS下mAP达到78.6%。这一优势可以让YOLO V2与Faster R-CNN和SSD并肩而立。同时，作者还提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，可以同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练，实现多达9000种物体的实时检测。这些技术的改进和优势使得YOLO V2成为当前目标检测领域中的一股重要力量。