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YOLO 仅仅使用卷积层，这种仅适用卷基层的网络我们称之为全卷积神经网络（Fully Convolutional Network）。YOLO 拥有 75 个卷积层，还有 skip connections 和 上采样 Upsampling 层。它使用步幅为 2 的卷积层对特征图进行下采样，而不是使用池化层，这有助于防止通常由池化导致的低级特征丢失。 作为 FCN，YOLO 对于输入图像的大小并没有要求。然而，在实践中，我们可能想要固定输入的大小，以防止后续一些问题的出现。这其中的一个重要原因是：如果我们希望按 batch 处理图像（batch 由 GPU 并行处理，这样可以提升速度），我们就需要固定所有图像的高度和宽度。这就需要将多个图像整合进一个大的 batch（将将许多 PyTorch Tensors 合并成一个）。