yolo目标检测杨建华

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2015年提出。相比于传统的目标检测算法，YOLO具有更快的检测速度和更高的准确率。

YOLO的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过将图像分成网格，并在每个网格中预测边界框和类别概率来实现目标检测。YOLO算法的主要特点如下：
1. 单阶段检测：YOLO一次性完成目标检测和分类，不需要额外的候选区域生成步骤，因此速度较快。
2. 多尺度特征提取：YOLO使用多个尺度的特征图来检测不同大小的目标。
3. 全局上下文信息：YOLO在整个图像上进行预测，可以获取全局上下文信息，有利于准确的目标检测。
4. 边界框预测：YOLO通过预测边界框的中心坐标、宽度、高度来定位目标。
5. 类别预测：YOLO通过预测每个边界框中各个类别的概率来进行分类。