YOLOv1算法步骤

YOLOv1算法步骤如下：

1. 输入图片：将待检测的图片输入网络。

2. 特征提取：使用卷积神经网络对输入图片进行特征提取，得到特征图。

3. 建立网格：将特征图分成S×S个网格，每个网格对应一个边界框。

4. 预测边界框：对每个网格预测B个边界框，每个边界框包含5个预测值：中心点坐标、宽度、高度和置信度。

5. 预测类别：对每个网格预测C个类别的概率。

6. 非极大值抑制：将置信度低于阈值的边界框去除，对剩余的边界框进行非极大值抑制，得到最终的检测结果。

7. 输出结果：将检测结果输出，包括边界框的位置、置信度和类别。