yolo prediction

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它在计算机视觉领域非常有名。YOLO的主要预测过程如下：

1. **输入处理**：YOLO将图像分割成网格（grid cells），每个网格负责预测其覆盖区域内的物体。

2. **特征提取**：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，生成一系列特征图（feature maps）。

3. **预测单元（bounding boxes and confidence scores）**：对于每个网格，YOLO预测一组固定的数量的边界框（bounding boxes），每个边界框包含四个坐标（左上角和右下角），以及该区域包含的目标类别概率（confidence score）。

4. **非极大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）**：由于同一个物体可能被多个网格预测到，NMS步骤用于去除重复预测，选择具有最高置信度的边界框。

5. **输出**：最终，YOLO输出一组检测结果，包括类别、位置和置信度，这些信息可以用于后续的跟踪或应用处理。