Yolov是一种端到端的神经网络模型，通过一次评估从图像中预测出物体的anchor和分类的置信度。与其他目标检测模型相比，Yolov具有快速的预测速度，并且在背景区域产生假阳性的误判较少。目标检测是一种实际且具有挑战性的计算机视觉任务，它将图像分类与定位结合在一起，能够识别出图像的目标并给出其位置。本文是Yolov论文资源合集，如果您对该算法感兴趣，可以下载学习。