YOLO系列全面解析 | YOLOvX模型全系列详解 | 计算机视觉

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其简洁高效的特点使得它在计算机视觉领域备受关注。本文将对YOLO系列的各个版本进行全面解析，特别是YOLOvX模型系列，包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3以及最新的YOLOv4和YOLOv5。我们将深入探讨每个版本的改进和创新，并提供相应的源代码。

1. YOLOv1
   YOLOv1是YOLO系列的第一个版本，它采用了单一尺度的预测策略。该模型将输入图像分割成网格，并为每个网格预测边界框和类别置信度。然后，通过非极大值抑制（NMS）来过滤重叠的边界框，并输出最终的目标检测结果。

# YOLOv1源代码示例
def yolo_v1(image):
    # 网络结构定义
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