1. 创新
YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：
[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的selective search方法）求取候选框（可能会包含物体的矩形区域），训练过程因此也是分成多个模块进行。Faster rcnn使用RPN（region proposal network）卷积网络替代rcnn/fast rcnn的selective
search模块，将RPN集成到fast rcnn检测网络中，得到一个统一的检测网络。尽管RPN与fast rcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和fast rcnn网络（注意这两个网络核心卷积层是参数共享的）。
2. 核心思想
2.1 网络定义
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