YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统。它的核心思想是将对象检测任务视为单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。与传统的对象检测方法相比，YOLO算法的主要优势在于其速度和效率，这使得它非常适合需要实时处理的应用场景。
YOLO算法有几个版本，包括YOLOv1、YOLOv2（也称为YOLO9000）、YOLOv3和YOLOv4等，每个版本都在性能和速度上进行了改进。
YOLO的主要特点：
- 速度快：YOLO算法能够实现快速的对象检测，因为它在单个评估中并行地检测图像中的所有对象。
- 精确度：虽然YOLO可能不如一些更复杂的多阶段检测系统精确，但它在速度和精确度之间提供了很好的平衡。
- 易于实现：YOLO算法相对容易实现，并且有开源代码可供研究和使用。
- 单阶段检测：与需要多个阶段来逐步优化候选区域的检测系统不同，YOLO是一个单阶段检测系统，这简化了检测过程。
YOLO的工作流程：
- 图像分割：YOLO将输入图像划分为一个个格子（grid），每个格子负责预测中心点落在该格子内的对象。
- 边界框预测：每个格子预测多个边界框（bounding boxes）和这些框所包含对象的置信度（confidence），置信度反映了边界框包含对象的概率以及预测框的准确性。
- 类别预测：每个边界框还会预测一个条件概率，表示该框内对象属于特定类别的概率。
- 非极大值抑制（NMS）：在所有预测的边界框中，YOLO使用NMS来去除重叠的预测，只保留最佳的预测结果。
YOLO算法在计算机视觉领域有广泛的应用，包括但不限于视频监控、自动驾驶汽车、图像分析等。
