yolo分割算法操作步骤

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它将物体检测任务分解成三个主要步骤：

1. **特征提取**：首先，YOLO 使用预训练的深度神经网络模型，如Darknet中的全卷积网络（Fully Convolutional Network），对输入图像进行特征提取。这个阶段生成了一系列特征图，每个图对应于不同的尺度和精度。

2. **网格划分**：YOLO 将特征图划分为固定大小的网格单元（通常是正方形）。对于每个网格，它负责预测该网格区域内的所有目标。

3. **预测框与类别**：对于每个网格，YOLO 预测一系列包含边界框（bounding boxes）坐标、置信度以及对应的类别概率的候选框。每个框表示一个可能的目标位置及其可信度。通过预先设定的锚点（anchor boxes），算法减少了计算量并提高了速度。

4. **非极大值抑制(NMS)**：为了去除高度重叠的预测框，YOLO 会应用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS），保留置信度最高的框，同时排除其他相似预测。

5. **输出结果**：最后，算法输出筛选后的目标信息，包括每个目标的位置、尺寸、类别等信息。