Yolo是一种目标检测算法。
YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。
然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。
重要性：
YOLO非常快。由于检测问题是一个回归问题，所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。
它能够处理实时视频流，延迟小于25毫秒。它的精度是以前实时系统的两倍多。同样重要的是，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。
