YOLO (You Only Look Once) - это нейросеть, которая используется для обнаружения объектов на изображениях и в видео. Она была разработана компанией Joseph Redmon и Ali Farhadi в 2016 году.
Одной из главных особенностей YOLO является то, что она способна обрабатывать изображения в режиме реального времени. Это означает, что она может обрабатывать изображения со скоростью до 45 кадров в секунду. Это делает ее идеальной для использования в системах видеонаблюдения и автономных автомобилях.
YOLO использует нейронную сеть, которая состоит из сверточных слоев и слоя с полностью связанными нейронами. Сверточные слои используются для извлечения признаков из изображений, а слой с полностью связанными нейронами используется для классификации объектов.
В отличие от других алгоритмов обнаружения объектов, YOLO не использует регионы интереса (ROIs) для обнаружения объектов. Вместо этого она разделяет изображение на сетку ячеек и каждая ячейка отвечает за обнаружение объектов в своей области. Это позволяет YOLO быстро и эффективно обрабатывать большие изображения.
Примеры применения YOLO включают обнаружение объектов на фотографиях и видео, обнаружение нарушений в системах видеонаблюдения и автоматическое распознавание автомобилей на дороге.
