画出yolo的结构图

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其结构图通常包含以下几个关键组件：

1. **输入处理**：图像首先被输入到网络中，可能经过预处理，如缩放、归一化等。

2. **卷积层（Convolutional Layers）**：这些是深度学习中的核心部分，用于提取图像特征。YOLO通常使用多个卷积层，包括卷积核、步长和填充等参数。

3. **特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）**：YOLOv3及以上版本引入了FPN，用于处理不同尺度的目标检测，通过上采样和下采样将特征图融合在一起。

4. **检测层（Detection Layer）**：这部分包含预测框（bounding boxes）、置信度和类别概率的生成。YOLO使用Anchor Boxes，一种预先定义的不同尺寸和比例的候选框，用于生成最终的检测结果。

5. **Non-Maximum Suppression (NMS)**：在检测层之后，会应用NMS来去除重叠度高的预测框，保留最有可能的目标。

6. **输出层（Output Layer）**：输出层负责将特征图转换为具体的坐标、大小和类别信息。