yolo系列算法优缺点

Yolo系列算法是一种基于深度学习的目标检测算法，其优缺点如下：

优点：
1. 实时性高：Yolo算法采用单阶段检测器的思想，将目标检测问题看作一个回归问题，一次前向计算即可完成检测，因此能够在实时性要求较高的场景中得到广泛应用。
2. 检测精度高：Yolo算法采用Anchor机制，同时对多个尺度的特征图进行检测，使得算法对于不同大小的目标具有较好的适应性，检测精度高于传统的基于区域的目标检测算法。
3. 算法结构简单：Yolo算法采用卷积神经网络实现目标检测，结构简单，易于训练和优化。

缺点：
1. 相对于基于区域的目标检测算法，Yolo算法对于小目标的检测效果不如理想，因为小目标在图像中只占据了很少的像素，难以被准确地检测到。
2. 由于采用了单阶段检测器的思想，Yolo算法对于目标的定位精度较低，误检和漏检现象较为常见。
3. Yolo算法对于目标形状的适应性相对较差，对于不规则形状的目标的检测效果不如基于区域的目标检测算法。