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[論文] Network In Network

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Allen Tzeng
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:::info ::: 概要 Abstrct 在這篇論文中，作者推出了一個嶄新的物件偵測方式 -- YOLO。原本的物件偵測任務是利用分類器來進行，但在 YOLO 中，作者們將物件偵測視為一個回歸任務，來從空間中分割出邊界框 ( Bounding Box )並且計算出類別機率。僅利用一個神經網路進行一次計算來直接預測邊界框及類別機率，也因為整個偵測過程只有使用單一個神經網路，因此可以視為是一個 End-to-End 的優化過程。 這樣統一的架構的執行速度十分快速，YOLO 執行圖像任務上可以達到即時每秒 45 幀。而另外一個較小型的版本 Fast YOLO 不僅可以達到每秒 155 幀的執行速度，mAP ( Mean Average Precision ) 也是其他即時物件偵測系統的兩倍。 跟其他的物件偵測系統相比，YOLO 雖然有較高的定位誤差，但在背景的預測上不太可能出現 False Positive 的狀況。最後，YOLO 不論在自然圖像或是藝術圖像等領域上，相較於其他的偵測法，如 DPM 及 R-CNN， 可以學習到泛化性更好的物體表示法。

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