YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，因其速度快、准确率高而受到广泛关注。本文将深入探讨YOLO模型的结构，帮助读者更好地理解其工作原理。
模型概述
YOLO模型将目标检测任务视为一个回归问题，直接预测边界框和类别概率，而不是使用传统的两阶段检测方法。这使得YOLO在速度上具有显著优势。
模型结构
YOLO模型主要由以下几个部分组成：
- Backbone：用于提取特征的主干网络，通常采用COCO数据集预训练的Darknet-53。
- Neck：用于连接Backbone和Head的部分，通常采用特征金字塔网络（FPN）。
- Head：用于预测边界框和类别概率的部分，包括两个分支：边界框预测分支和类别预测分支。
模型工作原理
- 特征提取：Backbone提取图像特征，并通过Neck进行特征融合。
- 边界框预测：Head的边界框预测分支预测边界框的位置和大小。
- 类别预测：Head的类别预测分支预测每个边界框所属的类别概率。
- 非极大值抑制（NMS）：对预测的边界框进行NMS处理，去除重叠的边界框。
图片示例
以下是一个典型的YOLO模型结构图：
扩展阅读
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