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如果你够厉害的话也可以针对v5的一个板块提出自己新的算法，比如改进CIOU之类的。文献综述好好写，论文格式好好弄。主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。

拼合以后我们看到到了F位置，注意F位置的尺寸 (batch_size，26，26，75)，分类数是 70 ，这里却是75，多出来的五个就是，x，y，w，h，conf(是物体与不是物体的判断)。

最后作者在检测数据集上fine tune这个预训练模型160个epoch，学习率采用0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weight decay采用0.0005。

YOLO先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练和预测。YOLO的网络结构如下图所示： YOLO的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。

YOLO是一种深度学习算法，可以检测给定图像中的任何物体，并返回识别的物体的位置和类别。YOLO可以整体上理解图像，而不是细分成多个部分，从而大大缩短检测和识别的时间。

forEach方法 forEach是最简单、最常用的数组遍历方法，它提供一个回调函数，可用于处理数组的每一个元素，默认没有返回值。map方法 map，从字面上理解，是映射，即数组元素的映射。

冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过比较两个相邻的元素，将较大的元素交换到后面，较小的元素交换到前面，从而使得整个数组按从小到大（或从大到小）排序。

concat()连接两个或更多的数组，并返回结果。join()把数组的所有元素放入一个字符串。元素通过指定的分隔符进行分隔。pop()删除并返回数组的最后一个元素 push()向数组的末尾添加一个或更多元素，并返回新的长度。

、Split将一个字符串分割为子字符串，然后将结果作为字符串数组返回。1 toLowerCase方法用于将一个字符串全部转为小写 toUpperCase则是全部转为大写。它们都返回一个新字符串，不改变原字符串。

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