YOLO9000架构——更快、更强_yolov9

作者：Monodyee | 2024-02-09 22:50:37

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yolov9

YOLO v2 和 YOLO 9000 是由 J. Redmon 和 A. Farhadi 于 2016 年在题为YOLO 9000: Better, Faster, Stronger 的论文中提出的。在 67 FPS 下，YOLOv2 的 mAP 为 76.8%，在 VOC 2007 数据集上，在 67 FPS 下，YOLOv2 的 mAP 为 78.6%，优于Faster R-CNN和SSD等模型。YOLO 9000 使用 YOLO v2 架构，但能够检测超过 9000 个类别。然而，YOLO 9000 的 mAP 为 19.7%，其中不在 COCO 中的 156 个类的 mAP 为 16%。然而，YOLO 可以预测超过 9000 个类别。

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