【YOLO 系列】YOLO详细解读（1）：YOLO系列简介

YOLO 系列算法详细解读

一、基本思想

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，其核心思想是将目标检测视为一个回归问题，直接预测边界框和类别概率，而不依赖传统的区域建议方法。

二、YOLO的版本更新与创新点

1. YOLOv1

• 作者: Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi
• 发表年份: 2016
• 论文标题: [[You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection]](E:\研究生项目\0. 论文：Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap（学习路径）\6. Image Deep Vision(VGG RENET Yolo ViT)\YOLO Unified, Real-Time Object Detection.pdf)
• 论文地址: https://arxiv.org/abs/1506.02640
• 代码仓库: https://github.com/pjreddie/darknet
• 创新点:
  • 首次提出将目标检测任务看作回归问题，用单一的卷