神经网络怎么全视野实时检测目标YOLO

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YOLO的作者是华盛顿大学（保罗艾伦母校）的Joseph Redmon和保罗艾伦AI研究所的Ali Farhadi，该项目目前已经开源，代码用C和CUDA写成，还有训练好的参数供你下载。YOLO在原理上不同于过往的目标检测系统，人们过去只是把分类器和定位器的模型重用到目标检测上，用以监控摄像头视野中的多处位置和区域，得分最高的区域就被认为是发现目标。YOLO的神经网络则可以监控摄像头的整个视野，如下图所示，它把整个视野的图像分成1313的方格细胞：
每个方格细胞负责预测5个目标框，并以目标框来描述神经网络所检测到的物体：
不过，YOLO所输出的置信度数值，并非针对它所要识别的目标，而是目标框形状的契合程度。置信度越高，目标框就越粗：
目标框确定后，方格细胞便据此来预测目标的分类。以PASCAL VOC图像数据集为例，YOLOh很轻松就能辨别出20种不同的目标：自行车、船、汽车、猫、狗、人……与基于分类器的老式系统不同，YOLO仅运行一个神经网络就能实时检测目标，相比要运行数千个神经网络才能检测目标的R-CNN系统，它能快上1000倍。
上述就是小编为大家分享的神经网络怎么全视野实时检测目标YOLO了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道。

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