简介：YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。

基本原理：模型采用卷积神经网络结构。开始的卷积层提取图像特征，全连接层预测输出概率。模型结构类似于GoogleNet，如图所示。作者还训练了YOLO的快速版本（fast YOLO）。Fast YOLO模型卷积层和filter更少。最终输出为7×7×30的tensor。

主要应用：目标检测与识别

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