请改写这段话：YOLOv1含有大量的1×1卷积和3×3卷积，卷积层和池化层提取图像特征，全连接层输出图像位置和类别概率的预测结果。YOLOv1通过预处理将图像统一缩放至固定大小，并平均划分成S×S个子网格，目标几何中心所在的网络负责预测该目标，每个网格对应的输出结果中包含了两个检测框的位置和大小信息，还包含了检测框的置信度，剩余的参数为类别概率，最终每个网格只保留置信度较大的检测框作为输出。YOLOv1的提出使得基于深度学习的目标检测算法的检测速度大幅度提升，其端到端检测思路为之后目标检测算法的发展方向产生了重要的影响。

YOLOv1是一种基于深度学习的目标检测算法，其采用大量的1×1卷积和3×3卷积进行特征提取，通过卷积层和池化层获取图像特征，并利用全连接层输出图像位置和类别概率的预测结果。为了统一图像大小，YOLOv1对输入图像进行预处理，将其缩放至固定大小，再将其平均划分成S×S个子网格。每个子网格对应的输出结果中包含了两个检测框的位置和大小信息，以及检测框的置信度和类别概率。检测过程中，每个网格仅保留置信度较高的检测框作为输出。YOLOv1的提出显著提高了深度学习目标检测算法的检测速度，并且其端到端检测思路对未来目标检测算法的发展产生了重要影响。