yolov2训练出现失误怎么办？仅仅纠正是不够的 。我们的目标是下次能正确听到错误的地方，目标检测YOLO系列——约罗v 1约洛夫1: YouonlyLookonce:统一约罗V1深刻理解YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度神经网络的物体识别与定位算法，其特点是运行速度快，可用于实时系统 。
1、YOLO检测多张图片并保存标签信息YOLO是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法 。截至目前 ， YOLOv1、YOLOv2、YOLO9000、YOLOv共34个版本 。YOLO网络由作者用C和CUDA语言编写的卷积神经网络框架darknet实现 。目前github还有tensorflow、pytorch等开源框架的重现 。本文主要实现了基于darknet源码modification的目录下图片的检测，并保存检测结果图片和标签信息 。
其实单幅图片的测试也可以按照以下通用方式进行:如果上述通用命令没有指定输出路径，则可以实现多幅图片的测试 。作者写的多张图测试，就是一次加载模型 ， 然后反复输入图像路径 。这种方式似乎不太实用 。一般我们想在一个文件夹中测试所有图片 ， 并保存它们的标签信息，这就需要修改-0 。
2、目标检测YOLO系列——YOLOv1yolov 1:YouonlyLookonce:unified，realtimeobjectdetectionyolov 2:yolo 9000:更好，更快，strong eryolov 3:yolov 3:anirementaliprovement近年来，目标检测算法有了很大的突破 。目前流行的算法可以分为两类，一类是基于区域建议的RCNN系统算法(RCNN，FastRCNN，
【yolov2 源码分析】
3、目标检测-YOLOv3传统的目标检测算法应用场景有限，维护成本高 。将深度学习方法应用于目标检测，不仅具有良好的算法适应性，而且可以进行迁移学习，降低成本 。在深度学习目标检测算法中 ， 基于锚点的方法主要分为一步法和两步法 。两阶段法首先选择感兴趣区域，然后进一步对候选盒进行分类和回归，最后输出选择的盒和对应的分类 。两级模型包括RCNN系列 ， 如RCNN、FastRCNN、FasterRCNN等 。
一步法直接对主播进行回归分类，得到最终的目标帧和类别 。算法有YOLOv2，v3，SSD，RetinaNet等等 。一阶段模型的推理速度更快，但相对精度会下降 。此外，还有一些无锚点的方法，包括基于关键点的检测算法和基于中心的检测算法 。
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