Изменения

Улучшенная версия модели [https://arxiv.org/abs/1612.08242 YOLOv2] отличается от предшественницы использованием батчевой нормализации на свёрточных слоях, обучением модели на изображениях с повышенным разрешением, использованием ключевых рамок для предсказания местонахождения объектов, использованием кластеризации алгоримтом $k$-средних для обучения более эффективного выбора размеров ограничивающих рамок на тренировочной выборке с использованием функции расстояния на основе IoU : $dist(x, c_i) = 1 - IoU(x, c_i)$, где $x$ {{---}} настоящая ограничивающая рамка, $c_i$ {{---}} центроид кластера. Количество ограничивающих рамок-центроидов выбирается при помощи "метода локтя" (англ. elbow method). Также в YOLOv2 используется предположение, что ограничивающиеся рамки не слишком отклоняются от местоположения центра, что обеспечивает стабильность на фоне менее эффективного равномерного выбора рамок-кандидатов по всему исходному изображению. YOLO9000, представленная в той же статье и названная согласно использованию 9000 лучших классов ImageNet, использует древовидную структуру классов, учитывая их вложенность. Например, если среди классов есть метка "Персидская кошка", это будет означать, что найденный объект будет подклассом метки "Кошка". Таким образом, не возникает взаимной исключительности классов, и softmax ко всем классам не применяется. Чтобы предсказать вероятность узла класса, мы можем следовать по пути от узла к корню:  $p(persian cat|object) = p(persian cat|cat) \cdot p(cat|animal) \cdot p(animal|object) \cdot p(object)$.  $p(object)$ {{---}} вероятность обнаружения объекта, вычисленная на этапе генерации ограничительных рамок. Путь прогнозирования условной вероятности может остановиться на любом этапе, в зависимости от того, какие метки доступны.