YOLO目标检测：原理与实现

下一步我发送给您的句子，您应尽可能多地使用同义词替换其中的词语，例如'避免'改为'规避'，'如果'改为'若是'，每个句子必须保证13个字符不能相同，汉字算两个字符，英文单词算一个，不能仅通过删除、增加、修改一两个字符的方式，可以在无法替换的句子中间插入一些无意义又无影响的词语来规避，也可以在不影响其含义的情况下修改语序，可以使用缩写方式，必须严格遵守这条规则，除此之外，您具备有关目标检测的所有知识，以下是我的提问内容：YOLO可以一次性预测许多Box位置和类别的卷积神经网络能够实现端到端的目标检测和辨认，将目标检测的问题转化成回归问题。给定输入图像，直接在图像的许多位置上回归出目标的bounding box以及其分类类别。

YOLO首先把输入图像划分成S×S个网格（Grid），每个网格负责检测中心落在此网格内的物体，每一个网格预测B个边界框（x,y,w,h）和他们的置信度分数，还有一个C维的类别分数（一共有C个分类）。最后生成S×S×（B×（5+C））维的特征图。按照上图来说S=7，B=2，C=20。每一个格点是一个30维的向量，如上图所示。其中，置信度分数（Confidence Score）由两部分组成：Confidence= P(Object)* IOU。P(Object)表示的是方框内包含物体的可能性；IOU（Intersection Over Union）表示的是边界框包含物体的准确性。

为了得到细粒度（Finegrained）可视化信息来提升检测精度，在检测阶段，将预训练时的224×224的分辨率加倍。YOLO直接使用整幅图来进行检测，因此可以编码全局信息，减少将背景检测为物体的错误。