《YOLO目标检测》—— YOLOv1 详细介绍

YOLO v1（You Only Look Once version 1）是一种快速的目标检测算法，以下是对YOLO v1的详细介绍：

一、算法特点

1. 端到端的网络结构：YOLO v1将目标检测视为回归任务，采用端到端的网络结构，使用一个神经网络同时预测bounding box（边界框）的位置和类别，因此速度很快。
2. 全局信息利用：由于YOLO v1不需提取region proposal（候选区域），而是直接在整幅图像上进行检测，因此可以联系上下文信息和特征，减少将背景检测为物体的错误。
3. 泛化能力强：YOLO v1学习到的是目标的泛化表示（generalizable representations），因此更容易应用于新的领域或输入。

二、网络结构

YOLO v1的网络结构主要由24个卷积层和2个全连接层构成。输入图像首先被resize到448x448，然后经过卷积层和池化层提取特征，最后通过全连接层输出分类和回归结果。网络的最后一层采用线性激活函数，以预测bounding box的位置（数值型）。

• 下图为YOLOv1的网络结构图
  

三、检测过程

1. 图像划分：YOLO v1将输入图像划分为S×S（7×7）的网格，每个网格负责检测中心落在该网格中的物体。

   • 如下图: