yolov1的关键步骤

YoloV1是一种基于单阶段目标检测的算法，其关键步骤包括：

1. 输入预处理：将输入图像缩放到固定大小，并进行归一化处理。

2. 网络结构：YoloV1网络结构包括多个卷积层、池化层和全连接层，其中卷积层和池化层用于提取特征，全连接层用于预测目标框和类别。

3. 特征提取：通过卷积和池化操作，从输入图像中提取特征。

4. 目标检测：对于每个特征图位置，YoloV1通过卷积层输出的特征预测目标框，同时预测目标框所属的类别和置信度。

5. 非极大值抑制：对于同一目标可能被多次预测的情况，YoloV1使用非极大值抑制算法，保留置信度最高的目标框，同时去除重叠的目标框。

6. 输出结果：最终输出预测的目标框、类别和置信度。