YOLO(You Only Look Once)是一種快速的目標(biāo)檢測(cè)算法，由美國(guó)約瑟夫·雷德蒙德·斯塔克(Joseph Redmon)在2016年提出。YOLO算法的主要特點(diǎn)是將目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)轉(zhuǎn)化為單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸問(wèn)題，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。
YOLO算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：
輸入層：輸入圖像大小為416×416。
卷積層：采用卷積和池化操作，從輸入圖像中提取特征。
連接層：將前面的卷積層與后面的全連接層連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)特征提取和分類。
全連接層：輸出檢測(cè)結(jié)果，包括目標(biāo)類別、坐標(biāo)位置和置信度。
YOLO算法的主要思想是將輸入圖像劃分為S×S個(gè)網(wǎng)格單元，每個(gè)網(wǎng)格單元預(yù)測(cè)B個(gè)邊界框，每個(gè)邊界框包含5個(gè)預(yù)測(cè)值，分別為中心坐標(biāo)、邊界框?qū)挾?、邊界框高度和置信度。置信度表示邊界框中是否包含目?biāo)對(duì)象。最終的檢測(cè)結(jié)果是在所有網(wǎng)格單元和邊界框的基礎(chǔ)上，通過(guò)置信度和類別概率進(jìn)行篩選和過(guò)濾，得到最終的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。
YOLO算法具有高效和準(zhǔn)確的特點(diǎn)，可以在保證檢測(cè)精度的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)。因此，YOLO算法在物體檢測(cè)、智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
京公網(wǎng)安備 11010802030320號(hào)