文件名称：YOLO_1.pdf
文件大小：1.16MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-09 05:36:43
深度学习
作者在YOLO算法中把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。 YOLO算法的优点：1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps（frames per second），加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于sliding window以及region proposal等检测算法不一样。与Fast R-CNN相比，YOLO在误检测（将背景检测为物体）方面的错误率能降低一半多。3、YOLO可以学到物体的generalizable representations。可以理解为泛化能力强。4、准确率高，有实验证明。