¿Qué es el algoritmo yolo?

El algoritmo Yolo es un algoritmo de detección de objetivos. El objetivo de la tarea de detección de objetos es encontrar todas las regiones de interés en una imagen y determinar la ubicación y probabilidad de clase de estas regiones. Los métodos de aprendizaje profundo en el campo de la detección de objetivos se dividen principalmente en dos categorías: algoritmos de detección de objetivos de dos etapas y algoritmos de detección de objetivos de una etapa. El método de dos etapas es un algoritmo que genera una serie de cuadros delimitadores candidatos como muestras y luego utiliza una red neuronal convolucional para clasificar estas muestras.

Principio del algoritmo Yolo

Debido al uso de una red neuronal convolucional profunda, absorbe muchas ideas excelentes de la arquitectura de red neuronal convolucional clásica y logra lo mejor en detección de posición y reconocimiento de objetos. Rendimiento (detección en tiempo real incluso con una precisión muy alta). Porque el autor también abrió el código. Alabo sinceramente la mente desinteresada del autor.

El problema es que, aunque el código es de código abierto, los principios arquitectónicos son muy vagos cuando se presentan en el documento, especialmente algunas mejoras importantes se mencionan básicamente de una sola vez. Hay muchas explicaciones sobre el principio YOLO en Internet.