因为算法面试，整理了一些yolo相关的点
v1
region proposals 而不是滑动窗口
输入尺寸固定
小目标检测不好
一个单元格只能预测两个框和一个类别
yolo9000
替换全连接为卷积，没有了输入尺寸的限制
引入anchor box, 使用kmeans聚类，5 anchor
darknet-19
13 * 13 detection， 2种尺度13 * 13， 26 * 26
训练过程中遇到带标签的检测图像，就基于 YOLOv2 整个损失函数进行反向传播，遇到分类图像，只反向传播网络的分类损失。
v3
9 anchor
darknet-53
13 * 13， 26 * 26， 52*52， 3个detection
YOLOv3 为每个边界框都预测了一个分数 objectness score，打分依据是预测框与物体的重叠度。如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1