YOLOv2 对于 YOLOv1 的改进主要包括以下几个方面：
Batch Normalization（批归一化）：在每个卷积层后添加了批归一化，提高了模型的收敛速度，减少了对其他正则化方法的依赖，提升了模型的泛化能力，使得 mAP 提升了约 2% 。
High Resolution Classifier（高分辨率分类器）：在 ImageNet 数据集上使用更高分辨率（448x448）的图片进行预训练，使得模型在检测数据集上微调之前已经适应了高分辨率输入，提升了 mAP 约 4% 。
Convolutional With Anchor Boxes（带 Anchor Boxes 的卷积）：借鉴了 Faster R-CNN 的思想，引入了 Anchor Boxes，使用卷积层预测边界框，提高了目标的定位准确率 。
Dimension Clusters（维度聚类）：通过 K-means 聚类自动确定 Anchor Boxes 的尺寸，使得模型更容易学习预测好的检测结果 。
Direct location prediction（直接位置预测）：改进了坐标的预测方式，使得模型在预测时更加直接和准确 。
Fine-Grained Features（细粒度特征）：引入了 passthrough 层来利用更精细的特征图，有助于检测小物体，提升了模型性能约 1% 。
Multi-Scale Training（多尺度训练）：在训练过程中，每隔一定的迭代次数后改变模型的输入图片大小，增强了模型对不同尺寸图片的鲁棒性，提升了 mAP 。
这些改进使得 YOLOv2 在保持原有速度优势的同时，显著提高了检测精度。