用pytorch构建YOLO1模型

构建YOLO1模型可以分为以下几个步骤：

1. 定义网络结构：YOLO1模型主要由卷积层、池化层、全连接层和特定的结构组成，具体可以参考论文中的网络结构图，根据图中的结构，在PyTorch中定义网络结构。

2. 加载预训练权重：YOLO1模型的预训练权重可以从Darknet框架中下载，下载后将权重加载到PyTorch模型中。

3. 定义损失函数：YOLO1模型采用的损失函数是多项式逻辑回归损失函数，根据论文中的公式，在PyTorch中定义相应的损失函数。

4. 训练模型：将训练数据集输入到模型中，计算损失函数并反向传播更新模型参数。

5. 测试模型：将测试数据集输入到模型中，得到检测结果并计算准确率、召回率等指标。

具体实现过程比较复杂，需要一定的编程能力和深度学习基础，建议先学习相关知识再进行实现。