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用于实时物体检测的 YOLO 模型：完整指南 | Viam
了解 YOLO 模型如何在实时物体检测方面表现出色，从运动跟踪到安全。本指南涵盖了 YOLO 的演变、主要功能和示例，以帮助您使用其功能。
来源:Viam 博客想象一下观看快节奏的运动游戏或繁忙的街道，并能够单一一眼就能立即识别和跟踪每个移动对象。这就是动作处理图像和视频的YOLO，以实时检测对象。
但是Yolo的模型到底是什么，为什么这么大？
在本指南中，我将带您通过Yolo的来龙去脉，从其起源和演变到如何自己使用这些模型。
什么是对象检测？
要了解Yolo模型及其工作方式，您需要了解对象检测。对象检测涉及在图像中识别和定位对象。
对象检测这通常是使用由X和Y坐标定义的图像中的边界框区域完成的。这些框可视化为矩形边界，突出并近似场景中每个对象的位置。
有许多可以实现此目的的算法和模型，每个算法和模型都具有不同级别的准确性，速度和复杂性。
这些方法范围从传统方法，例如使用类似HAAR的特征来检测某些模式的算法，例如Viola-Jones检测器到更高级的深度学习模型。
传统方法是这些实时检测的这些深度学习模型中最受欢迎和最有效的是Yolo。