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精选优质文档-倾情为你奉上YOLO：实时快速目标检测 论文笔记：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection评论：基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测。相对于其它目标检测与识别方法（比如Fast R-CNN）将目标识别任务分类目标区域预测和类别预测等多个流程，YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别，更加适合现场应用环境。后续研究，可以进一步优化YOLO网络结构，提高YOLO准确率。YOLO类型的端到端的实时目标检测方法是一个很好的研究方向。（预告：后续文章中，将对YOLO的tensorflow源码实现进行详解，敬请关注）简介：YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。同时，该方法检测速非常快，基础版可以达到45帧/s的实时检测；FastYOLO可以达到1
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