yolo介绍及应用.pdf
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2024-03-04
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YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的物体检测算法，
由 Joseph Redmon 等人于 2015 年提出。相比于传统的物体检测算法，
YOLO 具有更快的速度和更高的准确率，被广泛应用于计算机视觉领
域。
YOLO 的核心思想是将物体检测任务转化为一个回归问题，通过一个
神经网络直接在图像中预测对象的边界框和类别。与传统的物体检测
算法相比，YOLO 的主要优势在于速度和精度的平衡，能够在实时应
用中取得较好的性能。
YOLO 的工作流程如下：
1. 输入预处理：首先，将输入图像进行预处理，包括图像归一化、
大小调整等。
2. 网络构建：然后，通过深度学习网络将输入图像映射到特征图上。
YOLO 使用卷积神经网络（CNN）作为主干网络，通常采用一些经典
的模型如 Darknet-53 作为基础。
3. 物体检测：在特征图上进行物体检测。YOLO 将特征图分割为若干
个网格，每个网格预测固定数量的边界框和类别置信度。对于每个边
界框，预测其位置坐标和类别概率。
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