1、简介

YOLO：You Only Look Once，一种对象检测算法，2016年由Redmon提出
优点：速度快，适合于实时检测任务；
缺点：准确度略低

2、其它算法对象检测原理

在YOLO出现之前，其它算法使用分类器对测试图像的不同切片进行评估。
例如，使用一个小窗口在图像上滑动来获取一小块图像，称为一块切片，在不同位置切出不同大小的切片后，再对这些切片进行分类处理，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。

遍历图片中所有可能的位置，地毯式搜索不同大小，不同宽高比，不同位置的每个区域，逐一检测其中是否存在某个对象，挑选其中概率最大的结果作为输出。显然这种方法效率太低。

3、YOLO原理

YOLO将图像分成NxN的格子，同时对每个格子做回归预测，输出每个格子对若干种检测目标的概率、所处的位置等信息。根据概率拼接格子就可以检测出目标的大致轮廓。

4、基本概念

4.1 神经元

神经元基本形式：y = wx + b，以下图为例：

a=g(z) = g( x₁ * w₁ + x_2<