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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 YOLO（You Only Look Once，你只看一眼）因其快速的对象检测算法而闻名。它的速度和效率使其成为计算机视觉（CV）领域中对象检测的标准方法。 YOLO 可以实时处理图像，使其非常适合自动驾驶、安全监控和零售分析等应用。 YOLO 是如何工作的？ 考虑图像分类的场景，目标是确定图像是否包含狗或人。 当涉及到图像分类，我们应该确定它是否是狗还是人 - 如果是狗，就是1，如果是人，就是0，就像上面的图像 - 只有狗存在！ 但在对象检测算法中 - 我们考虑一种叫做对象定位的东西。除了上述解释的图像分类数据，我们还传递了边界框。 边界框 {Pc, Bx, By, Bw, Bh, C1, C2} {1 , 50, 70, 60, 70, 1 , 0} Pc — 类别的概率，如果两种类别都不出现，它将是0，否则是1。 Bx 和 By — 注释框的
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