YOLOv2：代表着目前业界最先进物体检测的水平，它的速度要快过其他检测系统（FasterR-CNN，ResNet，SSD），使用者可以在它的速度与精确度之间进行权衡。
YOLO9000：这一网络结构可以实时地检测超过 9000 种物体分类，这归功于它使用了 WordTree，通过 WordTree 来混合检测数据集与识别数据集之中的数据。
目前的检测数据集（Detection Datasets）分类标签的信息太少，图片的数量小于分类数据集，检测数据集的成本太高，使其无法当作分类数据集进行使用。而现在的分类数据集却有着大量的图片和十分丰富分类信息。
提出了一种新的训练方法–联合训练算法。这种算法可以把这两种的数据集混合到一起。使用一种分层的观点对物体进行分类，用巨量的分类数据集数据来扩充检测数据集，从而把两种不同的数据集混合起来。
联合训练算法的基本思路就是：同时在检测数据集和分类数据集上训练物体检测器（Object Detectors ），用检测数据集的数据学习物体的准确位置，用分类数据集的数据来增加分类的类别量、提升鲁棒性。
YOLO9000 就是使用联合训练算法训练出来的，他拥有 9000 类的分类信息，这些分类信息学习自ImageNet分类数据集，而物体位置检测则学习自 COCO 检测数据集。