yolo行人检测算法解析

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的主要特点是能够在一次前向传播中同时预测图像中多个目标的位置和类别。

YOLO算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。它将输入图像分成一个固定大小的网格，并在每个网格单元中预测边界框和类别概率。每个边界框由5个参数表示：中心坐标、宽度、高度以及目标存在的置信度。类别概率表示该边界框中包含不同类别目标的概率。

YOLO算法的网络结构主要由卷积层和全连接层组成。它使用卷积神经网络提取图像特征，并通过全连接层进行目标分类和位置回归。在网络的最后一层，YOLO会输出一个固定大小的特征图，每个特征图单元对应一个边界框。

YOLO算法的优点是速度快，可以实时检测目标。但由于将图像分成网格，可能会导致小目标检测不准确，并且对于密集目标的检测效果较差。