이번 논문을 읽을 때 Yolov1에 비해 달라진 점 위주로 읽었습니다.
논문 제목에서 Yolo v1보다 개선된 점을 파악할 수 있습니다.
Better : Yolov1에 비해 recall과 classification accuracy가 개선되었습니다.
Faster : Darknet 19구조를 사용해서 Yolov1에 비해 적은 계산과정으로 속도가 개선되었습니다.
Stronger : Hierarchical classification을 이용해서 Yolov1에 비해 많은 수의 class를 구별할 수 있습니다.
Yolov2에서 Batch Norm을 사용해서 mAP가 2% 개선되었다고 합니다.
이전에는 224 X 224 사이즈로 pre train했는데 448 X 448 사이즈로 pre train하면서 mAP가 4% 개선되었다고 합니다.