YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它通过在单个网络中同时进行定位和分类，实现了快速且准确的目标检测。以下是YOLO算法的一些基本原理：

核心思想

  • 单阶段检测：与R-CNN等两阶段检测算法不同，YOLO直接预测边界框和类别概率，减少了检测过程中的计算量。
  • 网格划分：将输入图像划分为SxS的网格，每个网格负责预测一个边界框及其类别概率。

工作流程

  1. 预处理：将输入图像缩放到特定大小，例如416x416像素。
  2. 特征提取：使用卷积神经网络提取图像特征。
  3. 边界框预测：在每个网格上预测边界框的位置和大小，以及类别概率。
  4. 非极大值抑制（NMS）：对预测的边界框进行排序和筛选，去除重叠的边界框。

优缺点

  • 优点：
    • 检测速度快，适合实时应用。
    • 准确率高，在多个数据集上取得了优异的性能。
  • 缺点：
    • 对小目标的检测效果较差。
    • 难以处理复杂场景中的遮挡问题。

相关链接

YOLO网络结构图