你是否在了解目标检测模型时听到过yolo这个词？yolo是英文you only look once的缩写。yolo是一种基于深度学习的目标检测模型，与其它目标检测模型不同，它一次性实现对整个图像的检测，速度相对较快，并且有不错的检测精度。它在图片和视频目标检测领域应用广泛。
YOLO通常使用卷积神经网络来实现，通常采用的网络结构是Darknet，Darknet是一个开源的框架，专门用于YOLO的设计和训练。YOLO将输入图像划分为一个 S x S 的网格，每个网格预测 B 个边界框以及这些边界框对应的置信度和类别概率。
YOLO的发明人Joseph Redmon，这个算法最早发布于2016年，它的设计初衷是为了解决传统目标识别算法检测速度慢，在实时检测，自动驾驶等领域应用有限的问题。受到了广泛关注和欢迎。
简单来说，yolo是一种高效的目标检测模型，它可以快速地检测出图像中的物体，并给出物体所在位置、大小和类别等信息，这种算法被广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域，是深度学习中比较受欢迎的目标检测模型之一。
