Pytorch实战教程（二十二）

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Pytorch实战教程（二十二）

0. 前言
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它以其高效性和准确性而闻名。相比于传统的目标检测方法，YOLO 的主要特点是在单个前向传递中同时完成目标检测和分类，因此称为 You Only Look Once。由于整个检测过程只需要一次前向传递，因此非常高效，可以实现实时目标检测。此外，YOLO 通过全局感受野捕捉了整个图像中的上下文信息，对小尺寸物体的检测效果较好。在本节中，将介绍 YOLO 的工作原理，然后在自定义数据集上训练 YOLO 目标检测模型。

1. YOLO 架构
YOLO 目标检测模型与 Faster R-CNN 模型相比，YOLO 无需使用区域提议算法 (Region Proposal Network, RPN)，其在单个神经网络中预测边界框和类别概率，因此推理效率更高。

1.1 R-CNN 目标检测模型的局限性
首先，我们了解基于 R-CNN 的目标检测算法的局限性。在 Faster R-CNN 中，使用锚框在图像上滑动并识别可能包含对象的区域，然后执行边界框校正。然而，在全连接层中，仅将检测到的区域的 RoI 池化输出作为输入传递，对于不完全包含对象的区域(即对象超出区域提议的边界框)，网络只能猜测对象的边界框，因为网络仅仅看到了区域提议，并没有看到完整的图像。
YOLO 能够克服这一问题，它能够在预测目标对象边界框时看到整个图像。此外，由于 Faster R-CNN 有两个网络 (RPN 和预测对象类别及其边界框的分类-回归网络)，因此，Faster R-CNN 的推理速度依然很慢。

1.2 YOLO 目标检测模型原理
接下来，我们将介绍 YOLO 如何克服 Faster R-CNN 的局限性，可以在一次前向传递过程中