yolo属于卷积神经网络吗

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• yolo算法是指什么？
• yolo算法是什么？
• yolo算法是什么意思？

yolo算法是指什么？

YOLO(YouOnlyLookOnce)-目标检测网络。

对象检测的任务包括确定某些对象出现在图像中的位置并对这些对象进行分类。 以前的方法（例如R-CNN及其变体）使用管道分多个阶段执行此任务。 这可能很慢并且难以优化，因为每个单独的组件必须单独训练。

功能

YOLO将目标检测重新定义为回归问题。 它将单个卷积神经网络（CNN）应用于整个图像，将图像划分为网格，并预测每个网格的类概率和边界框。

该算法还可以预测物体出现在边界框中的概率。 如果对象的中心落在网格单元内，则该网格单元负责检测该对象。 每个网格将有多个边界框。 在训练期间，我们只想每个对象有一个边界框。 因此，我们让Box负责根据哪个Box与groundtruthbox重叠最多来预测对象。

yolo算法是什么？

Yolo算法利用离散CNN模型实现全面的目标检测。

首先将输入图像尺寸改为448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测到的目标。 相比R-CNN算法，它是统一的框架，速度更快，而且Yolo的训练过程也是端到端的。

相关信息：

Yolo使用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来获得预测值。 网络结构参考了GooLeNet模型，包括24个卷积层和2个全连接层，如图8所示。 对于卷积层来说，1x1卷积主要用于通道缩减，其次是3x3卷积。

yolo算法是什么意思？

Yolo是一种检测算法。

将YOLO对象检测作为问题进行。 单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像划分为网格，并预测每个网格的类概率和网格框。 例如，拍摄100x100的图像。 让我们把它分成一个网格，比如7x7。

然后，对于每个网格，网络预测每个类别（汽车、步行、交通灯等）对应的边界框和概率。

重要性：

YOLO是最快的。 由于检测问题是回归问题，因此不需要复杂的管道。 它比“R-Cnn”快1000倍，比“FastR-Cnn”快100倍。

可以以小于25毫秒的延迟处理流。 准确度是以前的实时系统的两倍以上。 同样重要的是，YOLO遵循“走向深度学习的终点”的实践。