深度学习之yolov3的目标检测

YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。 faster-RCNN 中也直接用整张图作为输入，但是 faster-RCNN 整体还是采用了RCNN 那种 proposal+classifier 的思想，只不过是将提取 proposal 的步骤放在 CNN 中实现了，而 YOLO 则采用直接回归的思路。