YOLO 最先进的物体检测模型介绍
介绍
对象检测是计算机视觉中的一项关键任务，使机器能够识别和定
位图像或视频中的对象。最具突破性的目标检测方法之一是 You
Only Look Once (YOLO) 模型。自诞生以来，YOLO 经历了多
次迭代，每个版本都在准确性和速度方面有所改进。本文提供了
YOLO 的概述，重点介绍了其最新版本以及最近三个迭代的比较
分析。
YOLO
对象检测的革命 YOLO 通过引入直接从整个图像预测边界框和
类概率的单级架构彻底改变了对象检测。与传统的两级检测器不
同，YOLO 实现了实时性能，同时保持了有竞争力的精度。其端
到端方法使其高效，可实现广泛的应用，包括自动驾驶、监控和
机器人技术。
YOLOv3：
里程碑版本 YOLOv3 代表了 YOLO 系列的一个重要里程碑。该
版本引入了许多改进，包括多尺度检测、不同层的特征提取以及
跳跃连接的利用。这些增强功能使 YOLOv3 在各种基准数据集
