Vi introducerar YOLO9000, ett toppmodernt system för att upptäcka objekt i realtid som kan upptäcka över 9000 objektkategorier. Först föreslår vi olika förbättringar av YOLO-detektionsmetoden, både ny och hämtad från tidigare arbete. Den förbättrade modellen, YOLOv2, är toppmodern på standard detektionsuppgifter som PASCAL VOC och COCO. Med hjälp av en ny, flerskalig träningsmetod kan samma YOLOv2-modell köras i olika storlekar, vilket ger en enkel avvägning mellan hastighet och noggrannhet. Vid 67 FPS får YOLOv2 76,8 mAP på VOC 2007. Vid 40 FPS, får YOLOv2 78,6 mAP, outperforming state-of-the-art metoder som Snabbare R-CNN med ResNet och SSD medan fortfarande kör betydligt snabbare. Slutligen föreslår vi en metod för att gemensamt träna på att upptäcka och klassificera föremål. Med denna metod tränar vi samtidigt YOLO9000 på COCO-detektionsdatasetet och ImageNet-klassificeringsdatasetet. Vår gemensamma utbildning gör det möjligt för YOLO9000 att förutsäga detektioner för objektklasser som inte har märkt detektionsdata. Vi validerar vår strategi för att upptäcka ImageNet. YOLO9000 får 19,7 mAP på ImageNet detektion valideringsset trots att endast ha detektionsdata för 44 av de 200 klasserna. På 156 klasser inte i COCO, får YOLO9000 16,0 mAP. YOLO9000 förutspår upptäckter för mer än 9000 olika objektkategorier, allt i realtid.
Det visuella sökblocket i vår motor använder toppmoderna objektdetektionsalgoritm YOLO 9000 REF och utgångarna från djupa neurala nätverk.
YOLO9000: Better, Faster, Stronger
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}