YOLO算法详解：从零开始学习目标检测
引言
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，因其速度快、准确率高而广受欢迎。本文将从零开始，对YOLO算法进行详细介绍，包括其原理、实现、应用等方面，旨在帮助读者深入理解并掌握YOLO算法。
YOLO算法原理
YOLO算法将目标检测任务转化为一个回归问题，直接从输入图像中预测出边界框和类别概率。其核心思想是：
- 将图像划分成网格：将输入图像划分为S×S的网格，每个网格负责预测中心点落在该网格内的物体。
- 每个网格预测多个边界框：每个网格预测B个边界框，以及这些边界框的置信度和类别概率。
- 置信度：表示边界框包含物体的置信度，以及该边界框预测的准确度。
- 类别概率：表示物体属于各个类别的概率。
YOLO的网络结构主要包括：
- 特征提取网络：通常采用Darknet作为骨干网络，提取图像特征。
- 检测层：在特征图上进行预测，输出边界框和置信度。