yolo 和yolt算法

YOLO（You Only Look Once）和YOLT（You Only Look Twice）都是目标检测算法，用于在图像中检测和定位物体。它们的主要区别在于网络结构和检测方式。

YOLO算法通过将图像划分为网格，并在每个网格中预测边界框和类别概率来进行目标检测。它使用单个卷积神经网络来同时预测多个边界框和类别。YOLO算法的优点是速度快，可以实时检测物体。然而，由于网格划分的粒度较大，YOLO算法在检测小目标时可能会有一定的困难。

YOLT算法是YOLO v2的改进版本，主要针对小目标的检测效果进行了优化。YOLT算法通过增加额外的检测层来提高对小目标的检测效果。与YOLO v2相比，YOLT算法的网络结构有一些修改，最后输出的特征尺寸只到26x26，这样可以提高对小目标的检测效果。

总结起来，YOLO算法是一种快速的目标检测算法，适用于实时应用，但在小目标检测方面可能有一定的限制。而YOLT算法是对YOLO v2的改进，主要针对小目标的检测效果进行了优化。