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本文介绍了Yolo，这是对象检测的最佳方法。实时检测在视频监视，计算机视觉，自动驾驶和机器人操作等各个领域都起着重要作用。yolo算法由于能够通过神经网络检测一个操作中的项目，因此出现了一种良好的型和结构化解决方案，用于实时对象检测。本研究文章试图对定义的Yolo算法，其架构及其对实时对象检测的影响进行广泛的了解。该检测将通过框架对象检测到空间分离的边界框来识别为回归问题。在最佳现实世界中的识别，检测，本地化或查找广泛适用性之类的任务，使对象检测成为计算机视觉的关键细分。该算法使用卷积神经网络（CNN）实时检测对象。总的来说，本研究论文是使用您只看一次（YOLO）算法实时了解对象检测的综合指南。通过检查体系结构，变化和实现详细信息，读者可以了解Yolo的能力。
使用Yolo算法增强实时对象检测
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