4.2 YOLOv2 (YOLO9000)

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4.2 YOLOv2 (YOLO9000) 4.2 YOLOv2 (YOLO9000) 详解 YOLOv2，也被称为YOLO9000，是YOLO系列在2017年发布的第二个主要版本，旨在解决YOLOv1中存在的一些不足，例如召回率较低和对小目标检测效果不佳等问题。YOLOv2在保持YOLO系列高速检测能力的同时，显著提升了模型的准确性和泛化能力。其核心改进可以归结为以下几个方面： 4.2.1 批量归一化（Batch Normalization） YOLOv2在所有卷积层之后都添加了批量归一化（Batch Normalization）。批量归一化能够稳定训练过程，加速收敛，并起到正则化的作用，减少对Dropout的需求。