你真的读懂yolo了吗？

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        作者: stone，就职于百度，计算机视觉 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37850811 yolo v1(以下都称为yolo)算比较旧的算法了，不过近来想整理一下yolo系列算法，所以先从yolo开始整理。发现网上关于yolo的文章基本都是照着原文翻译，很多背后的原理没有讲清楚，所以本文尽量用最通俗易懂的语言来解释yolo。如果有理解不对的地方，欢迎指正。 一、yolo思想 废话不多说，直接开始讲yolo算法的思想。首先从最初的目标检测开始讲起。 1. 从目标检测讲起 首先假设深度学习还没用于目标检测，我们还不知道那么多目标检测算法。 我们先看一下目标检测要做什么事情。目标检测就是要找出图片中物体的bounding box（边界框），并判定框内物体的类别。比如上图中有一只猫，那我们要将这只猫用一个bounding box框出来(bounding box可以用左上角坐标(x,y)和矩形的宽 ………………………………