在YOLOv2，模型复杂一些，原来类别是归Grid Cell管，现在归Anchor管，每张图片被划分为13*13的Grid Cell，每个GD产生5个Anchor，每个Anchor除了定位参数、置信度，还包括20个类别的条件概率。但是在YOLOv2当中，给这BB哥俩先验的初始框，即规定两个BB的长宽比，如下图所示，一个BB是瘦高（专门用于检测高瘦物体，如行人），一个BB是矮胖（专门用于检测矮胖物体

深度可分离卷积 Depthwise separable convolution

思想：使用Timm库，Timm库包含了许多常见的卷积神经网络（CNN）架构，例如 MobileNet、GhostNet、ViT（Vision Transformer）等，并支持各种预训练权重。使用Timm库，你可以轻松地加载这些预训练的模型，并在自己的任务中进行微调或特征提取。用FasterBlock替换原本的C3Ghost。