Mar 3, 2023 · YOLO是深度学习中目标检测的任务一个模型，它可以使用Tensorflow也可以使用PyTorch去进行构建模型和模型训练推理等。 展开阅读全文 赞同 50 1 条评论

YOLO（You Only Look Once）是近年来在计算机视觉领域广泛应用的目标检测模型。 尽管YOLO因其快速的推理速度和高效的实时性能广受欢迎，但要进一步提高其检测效果，尤其是在复杂场景或较小目标的情况下，仍然需要采取一系列优化措施。

YOLO（You Only Look Once）系列算法自2015年诞生以来，凭借其“单次推理”的高效特性，彻底改变了目标检测领域。从初代YOLO到最新的YOLOv12，每一次迭代都凝聚了研究者的智慧与工业界的实践需求。本文梳理各版本的特性、技术突破、应用领域等，展现YOLO的进化历程。

YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，是坏孩子做坏事前的宣言。 和拉丁语的“及时行乐”或“死亡警告”相类似，YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。

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YOLO 是 You Only Look Once的缩写，是最流行和最成功的目标检测方法之一。 YOLO 的第一个版本于 2016 年推出，通过将目标检测视为单个回归问题来改变目标检测的执行方式。它将图像划分为网格并同时预测边界框和类别概率。

这个问题下很多关注前沿热点的人对yolo系列的进展似乎有点不屑，一是因为近两年的热点已经不在传统CV任务了（而是生成模型，比如LLM和SD），二是因为哪怕是目标检测本身，这两年性能吊打YOLO的也一大堆，人家一两年前的GroundingDINO都能给你YOLOv9标数据了，在 ...

yolo本质上是一种算法。具体的参数和参数存放的形式与训练的框架和训练的超参有关。 opencv可以用dnn模块（3.x之后的contrib才有）把不同框架的yolo模型读进来然后读入图片（一般还要resize到yolo的输入张量大小）进行目标检测。

知道yolo应该有深度学习基础吧，b站有很多讲解yolo的up主，找一个播放量高的就行，有视频理解起来也不难。然后就是找一份代码(视频一般会提供)，debug一行一行看，把流程搞懂。油管上可以搜Aladdin Persson，他的视频是手把手教你写yolov1 yolov3的代码

本科生可以通过学习深度学习基础、观看视频教程和调试代码来入门YOLO并实现自己的训练集。