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YOLO
由于在R-CNN 的系列算法中都需要首先获取大量proposal，但proposal 之间有很大的重叠，会带来很多重复的工作。YOLO[5] 一改基于proposal 的预测思路，将输入图片划分成SxS 个小格子，在每个小格子中做预测，最终将结果合并，如图2-14 所示。
接下来我们看一下YOLO 学习的关键步骤：
（1）YOLO 对于网络输入图片的尺寸有要求，首先需要将图片缩放到指定尺寸（448x448），再将图片划分成SxS 的小格。
（2）每个小格里面做这几个预测：该小格是否包含物体、包含物体对应的矩形框位置以及该小格对应C 个类别的分数是多少。因此，每个小格需要预测的的维度为B x（1+4）+ C，其中B 代表每个小格最多可能交叠物体的个数，1 为该小格是否包含物体的置信度，4 用来预测矩形框，C 表示任务中所有可能的类别个数（不包含背景）。因此，YOLO 网络最终特征层的大小为 S x S x（ Bx5 + C），图 2-14 中特征层大小即为 7 x 7 x ( 2 x 5 + 20)=7x7x30（Pascal VOC2012 目标检测数据集共有20 种类别）。
图2-14 基于Pascal VOC2012 目标检测数据集的YOLO 示意图
由于YOLO 直接将输入图片划分为SxS 个小格，不需要产生proposal 的过程，所以速度比Faster R-CNN 快很多，但是因为粒度较粗，所以精度相比Faster R-CNN 略逊一筹。YOLO 的主要贡献是为目标检测提供了另一种思路，并使实时目标检测成为可能。近几年，YOLOv2 和YOLOv3 接连推出，感兴趣的读者可以参考附录的6。
文章来源：阿里云-机器智能技术
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