作者在YOLO算法中把物体检测(object detection)问题处理成回归问题,用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。 YOLO算法的优点:1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps(frames per second),加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于sliding window以及region proposal等检测算法不一样。与Fast R-CNN相比,YOLO在误检测(将背景检测为物体)方面的错误率能降低一半多。3、YOLO可以学到物体的gen