YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测系统，适用于PascalVOC数据集，能够检测20种对象。YOLOv2作为其升级版，提升了mAP和速度，能检测9000多种物体。YOLO使用DarkNet框架，结合CUDA加速计算。与RCNN、Fast/Faster R-CNN、SSD等算法相比，YOLO强调实时性，但精确度相对较低。YOLO通过CNN提取特征并预测边界框和类别概率，然后通过非极大抑制（NMS）过滤边界框。
YOLO（you look only once）是检测PascalVOC2007/2012数据集内对象/目标的系统，能够检测出20种Pascal对象，是一个准确率较高，速度较快的实时图像检测方法。
（20种对象：人 动物 交通工具 静物）
原文翻译：http://www.jianshu.com/p/ebce76db119b
YOLO9000即YOLOv2 是新版本的YOLO，据称 mAP 和速度都提升了不少，更是可以检测9000多种物体，且不要求同样的分辨率。（mAP：mean average precision衡量识别精度，多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值）
官网;https://pjreddie.com/darknet/yolo/
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