2020-12-30 22:48:53

new/handson-dl-arch-py/4.md

@@ -602,7 +602,7 @@ YOLO 中使用的损失函数可分为四个部分：
 
 尽管 YOLO 极大地简化了对象检测体系结构并能够实时进行预测，但是也存在某些缺点。 该模型不会提取不同比例的特征，因此对于不同大小和比例的对象不具有鲁棒性。 该模型还难以检测组合在一起的较小尺寸的对象。 接下来，我们将研究另一种基于回归的对象检测架构，即**单发多框检测器**（ **SSD** ），该架构可弥补 YOLO 的缺点。
 
-# 单发多盒探测器
+# 单发多框探测器
 
 与 YOLO 一样，SSD 也是基于回归的对象检测器，但是 SSD 的创建者声称 SSD 比 YOLO 更快，更准确。 我们可以将 SSD 分为四个主要部分：