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一、算法背景与核心思想

什么是YOLO？

YOLO是由Joseph Redmon等人在2016年提出的一种基于深度学习的目标检测算法。

核心思想：将检测转化为回归问题
传统的两阶段（two-stage）算法（如R-CNN系列）需要先生成候选框，再进行分类和回归，速度较慢（通常只有5FPS）。而YOLO是单阶段（one-stage）算法，它直接将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。

网络划分
YOLOv1将输入图像分成S*S的网络。如果某个物体的中心点落在这，那么这个网格就负责预测这个物体。

二、网络架构与输出

网格结构：借鉴了GoogLeNet。包含24个卷积层和2个全连接层。它使用了1*1的降维层紧跟3*3的卷积层来替代GoogLeNet的Inception模块。

输入与输出：

输入：448*448*3的图像。

输出：一个7*7*30的张量（Tensor）。

7*7*30的含义：

7*7代表图像被分成了49个网格。

30代表每个网格预测包含的信息量。具体拆解为：2个预测框：每个框包含5个信息（x，y，w，h，c）。其中（x，y）是框中心相对网格的坐标（归一化到0-1），（w，h）是框的宽高（相对整张图归一化），c是置信度。共2*5=10个值。

其余20代表20个类别概率。

三、置信度与IoU

置信度