给出yolo和cnn流程图的链接

很抱歉，我无法提供链接。但是我可以为您简要介绍一下YOLO（You Only Look Once）和CNN（卷积神经网络）的流程。

YOLO是一种实时目标检测算法，它的流程如下：
1. 输入图像被分割成一个固定大小的网格。
2. 每个网格单元预测包含目标的边界框和类别概率。
3. 使用非极大值抑制（NMS）来过滤重叠的边界框。
4. 输出最终的检测结果。

CNN是一种用于图像分类和目标检测的深度学习模型，它的流程如下：
1. 输入图像经过一系列卷积层和池化层，提取图像的特征。
2. 特征经过全连接层，进行分类或回归。
3. 使用损失函数计算模型预测与真实标签之间的误差。
4. 根据误差进行反向传播，更新模型参数。
5. 重复上述步骤，直到模型收敛或达到预定的训练轮数。

希望这些简要介绍对您有所帮助。如需更详细的了解，请自行搜索相关资料。

相关问题

yolo算法 流程图

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过单次前向传播即可同时预测图像中的多个目标框及其类别。

YOLO算法的流程图如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLO算法中。

2. 网络预测：通过卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取和处理。YOLO使用Darknet作为其基础网络结构，包含多个卷积层和池化层。

3. 特征映射：在网络的最后一层，将图像特征映射到不同尺度的特征图上。每个特征图对应不同大小的目标。

4. 目标框预测：对每个特征图，使用锚框（anchor box）来预测目标框的位置和大小。锚框是一些预定义的矩形框，用于表示不同尺度和长宽比的目标。

5. 类别预测：对每个特征图，使用softmax函数来预测每个目标框所属的类别。每个目标框可以预测多个类别的概率。

6. 框筛选：根据目标框的置信度和类别概率，使用阈值进行筛选，去除低置信度的目标框。

7. 非最大抑制：对于重叠的目标框，使用非最大抑制（NMS）算法来选择最具代表性的目标框。

8. 输出结果：输出最终的目标框及其类别信息。

YOLO系统运作流程介绍

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，其运作流程如下：

1. 图像预处理：对输入的图像进行缩放、裁剪、归一化等预处理操作。

2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，得到特征图。

3. 特征映射：将特征图映射到边界框的位置和大小，得到候选框。

4. 候选框筛选：根据候选框的置信度（confidence）和重合度（IoU）进行筛选，保留得分高的候选框。

5. 结果输出：输出每个候选框的类别概率和边界框位置。

整个流程是端到端的，即输入为原始图像，输出为检测结果。相比于传统目标检测算法需要多个阶段（如候选框生成、特征提取、分类和回归等），YOLO将所有操作融合在一个神经网络中，实现了实时目标检测。