"YOLO" 是一种在计算机视觉领域广泛使用的目标检测算法，全称为"You Only Look Once" 这种算法由 Jos

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yolo"YOLO" 是一种在计算机视觉领域广泛使用的目标检测算法，全称为"You Only Look Once"。这种算法由 Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi 在 2015 年的论文"You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" 中首次提出。YOLO 的主要特点是它能够将目标检测问题转化为一个单一的回归问题，从而显著提升了目标检测的速度和准确率。YOLO 的主要特点：速度快：YOLO 通过直接在图像上进行全局的回归预测，省去了传统目标检测方法中需要的区域建议（Region Proposal）和多次分类的步骤，因此大大加快了检测速度。全局信息：由于 YOLO 在预测时会考虑整个图像的信息，而不仅仅是某个区域，因此它能够更好地捕捉上下文信息，提高检测的准确性。实时性：YOLO 的速度非常快，特别是在使用较轻量级的网络结构时，可以达到实时检测的效果，非常适合需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、视频监控等。YOLO 的工作原理：