大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于yolo网络结构的问题，于是小编就整理了3个相关介绍yolo网络结构的解答，让我们一起看看吧。
yolo瑕疵检测的特点？
(2)对目标物体进行分类
物体检测的主流算法框架大致分为one-stage与two-stage。two-stage算法代表的有R-CNN系列，one-stage算法代表的有YOLO系列。按笔者理解，two-stage算法将步骤一与步骤二分开执行，输入图像先经过候选框生成网络(例如faster rcnn中的RPN网络)，再经过分类网络; one-stage算法将步骤一与步骤二同时执行，输入图像只经过一个网络，生成的结果中同时包含位置与类别信息。two-stage与one-stage相比，精度高，但是计算量更大，所以运算较慢。
YOLO特点
mtcnn和yolov3和ssd等目标检测算法各有什么特点或优势？
MTCNN算法是多任务级联卷积神经网络，用于人脸检测和人脸对齐，它是一种级联结构，类似Adaboost算法，主要包括三个子网络：一个是P-Net网络，主要获得人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量，并用该回归向量对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制来合并高度重叠的候选框；第二个子网络是R-Net网络，也是只做检测和边界框回归两个任务；最后一个子网络是O-Net网络，对前面的候选框做进一步的筛选，回归边界框，同时在每个边界框上计算特征点的位置。而且，MTCNN一种多尺度网络结构，在输入图像数据前，先构建图像金字塔，获得不同尺度的图像再送入P-Net网络。
SSD算法是one-stage、端到端的目标检测算法，主要思路是在图片的不同位置进行密集***样，***用不同的尺度比和长宽比，利用卷积神经网络结构提取特征进行分类和回归，其优势是速度快。SSD提取不同尺度的特征图来做检测，前面的大尺度特征图用于检测小目标，后面的小尺度特征图用于检测大目标，***用VGG16作为基础模型。
yolo目标检测算法的基本思想是利用CNN对输入图像提取特征，将输入图像划分成S×S个单元格，如果某个物体的中心位置落入其中一个单元格，那么由该单元格负责检测这个目标。YOLO V3在之前yolo结构的基础上，***用多个尺度融合的方式做预测，加强对小目标检测的精确度。基础分类网络类似ResNet残差网络，分类任务用Logistic取代了softmax，并利用9种尺度的先验框，可以很好的检测大目标和小目标。
MTCNN是专门用于检测人脸的目标检测算法，而yolo和SSD算法是通用的目标检测算法。通用的目标检测算法还有另一种类型，就是two stage的网络模型，先利用一些算法产生候选区域，然后再对候选区域进行分类和回归，这类典型的算法有R-CNN算法、Fast R-CNN算法以及Faster R-CNN算法、FPN算法等。这些算法我也是正在学习，感兴趣的加关注，一起交流讨论!
学python这条路怎么走？
很高兴回答你的问题
python作为当下热门编程语言，依附于人工智能时代，对于作图，数据处理等有着事半功倍的效果。那到底怎么样才能学好它？怎么样进行系统学习？
想学好它那就必须要跟着好的老师，好的体系系统学习。
以下来说说怎么系统学习？
第一，爬虫高阶段。爬虫是数据收集的利器，它是基础但也困难，面对着大部分网站、app等反爬虫机制，高阶爬虫显得尤为重要。
第二，数据分析阶段。数据分析是数据进行处理的利器，它是学完爬虫后的一次提升，有的人觉得爬虫特别难，而且总是在做搬运，那么数据分析就相当于要高级一些，是将各种数据灵活运用（技术与商业需求结合）
第三，人工智能。人工智能是与未来人工智能时代接轨的利器，它是学完数据分析后的一次提升，它是需要再数据处理后，对数据用算法来进行建模操作，并不断用新的数据来进行训练判断，像常见的有监督与非监督算法。
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到此，以上就是小编对于yolo网络结构的问题就介绍到这了，希望介绍关于yolo网络结构的3点解答对大家有用。
