YOLO模型

一.YOLOV1:
1.定位精度低：将图片划分成网格的方式有些粗糙，在边框回归阶段会因为这个误差发生偏离，导致物体的定位不够准确。

2.目标靠的近、目标多、目标小时准度低。YOLO的每个网格只能识别一个物体，当在处理一些比较密集小物体的场景如人群集会，一个网格内出现多个物体，检测效果就会表现的不好，