本文主要是介绍深度学习算法之YOLOv2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一. 久违的新版本
YOLO 问世已久，不过风头被SSD盖过不少，原作者自然不甘心，YOLO v2 的提出给我们带来了什么呢？
先看一下其在 v1的基础上做了哪些改进，直接引用作者的实验结果了：
条目不少，好多Trick，我们一个一个来看：
A）Batch Normalization（批量规范化）
先建立这样一个观点： 对数据进行预处理（统一格式、均衡化、去噪等）能够大大提高训练速度，提升训练效果。
批量规范化 正是基于这个假设的实践，对每一层输入的数据进行加工。示意图：
Batch Normalization，简称 BN，由Google提出，是指对数据的 归一化、规范化、正态化。BN 作为近几年最火爆的Trick之一，主流的CNN都已集成。
该方法的提出基于以下背景：
1）神经网络每层输入的分布总是发生变化，通过标准化上层输出，均衡输入数据分布，加快训练速度；
可以设置较大的学习率和衰减，而不用去care初始参数，BN总能快速收敛，调参狗的福音。
2）通过规范化输入，降低激活函数在特定输入区间达到饱和状态的概率，避免 gradient vanishing 问题；
举个例子：0.95^64 ≈ 0.0375 计算累积会产生数据偏离中心，导致误差的放大或缩小。
3）输入规范化对应样本正则化，在一定程度上可以替代 Drop Out；
Drop Out的比例也可以被无视了，全自动的节奏。
BN 的做法是 在卷积池化之后，激活函数之前，对每个数据输出进行规范化（均值为 0，方差为 1）。
公式很简单，第一部分是 Batch内数据归一化（其中 E为Batch均值，Var为方差），Batch数据近似代表了整体训练数据。
第二部分是亮点，即引入 附加参数 γ 和 β（Scale & Shift
这篇关于深度学习算法之YOLOv2的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
