计算机视觉，一个不断升级的人工智能（AI）领域，这些天来不断涌现并得到普及。根据定义，"计算机视觉允许通过视觉（图像或视频）检测高水平、有意义的数据"。
从通过智能手机进行简单的人脸检测到复杂的癌症检测，计算机视觉的应用日渐扩大。像这样的快速进步使我们很难从无用的信息中过滤出有用的信息。
因此，我们已经为你做了研究，涵盖了。
- 什么是YOLO？
- 两阶段（多阶段）检测器
- 单级检测器
- 什么是YOLOv2？
- YOLO模型的结构
- 密集预测和稀疏预测
- YOLOv2的意义
- 应用
- YOLOv2的问题
让我们直接进入。
什么是YOLO？
YOLO（You Only Look Once）是一种算法，它通过仅在其网络中传递一次视觉，提供具有高精确度和速度的实时物体检测。这种算法也被称为 "物体检测器"。
物体检测是通过图像和视频检测物体的技术。物体检测器通常用于安全和交通检查等过程中，以检测活动或识别人脸。然而，其应用不仅限于此。
两阶段检测器
计算机视觉在多阶段检测器的帮助下起飞了。这些多阶段检测器通过将过程分解成多个部分来处理图像和视频。
高精度和定位是一种突破，但最终还是落空了。为什么？它们很慢。处理图像的延迟迫使开发人员引入更快的算法。
单阶段检测器
直到2015年，约瑟夫-雷德蒙和他的同行们才推出了第一个单阶段物体检测器。他们将论文命名为 *"You Only Look Once: Unified, Real-time Object Detention"。*他们的主要目标是通过取消多阶段检测，用更快的单步骤过程取代它来节省时间。
一阶段检测器通过分析整个物体，使用一个独特的神经网络。它将物体切成多个盒子，每个盒子包含某个子物体。YOLO检查整体图像，而不是背对背地检查几个区域。
我们发现这种算法在多个领域都有应用，如检测交通灯、扑克作弊器、主权车辆、停车计时器等。
什么是YOLOv2？
在YOLO推出一年后，YOLOv2浮现在网络上。2016年，约瑟夫-雷德蒙和阿里-法哈迪发布了论文*《YOLO9000：更好、更快、更强*》，因为它可以检测到超过9000类的物体。相对而言，这是一个大大改进的版本，利用了批量归一化（BN）和数据增量。
YOLOv2还引入了锚定框的概念，即预定义的区域，该区域内的物体最有
可能被检测到。预测的边界盒和
锚盒
的重叠率（IoU）
作为一个阈值，决定检测到的物体的概率是否足以
做出预测。
然而，YOLO的设计是为了提供高度准确的结果，因此它检查训练数据并对其进行聚类（维度聚类）。这是为了确保我们要训练模型的数据在锚箱内得到体现。
YOLO模型的架构
所有的YOLO模型在其架构中都有一个类似的组件主题。
- 主干是一个卷积神经网络（CNN），收集并产生不同形状和大小的视觉特征。ResNet 和VGG 等模型也被用作特征提取器。
- 颈部是一组层，在特征被传递到预测层之前，对其进行整合和混合。
- 结构的头部将颈部的特征与边界框预测一起输入。在这里，分类（使用回归）是在特征和边界框的坐标上进行的，以完成检测过程；（x，y）坐标与宽度和高度一起被输出。
密集预测和稀疏预测
密集预测是最终的预测，由一个向量组成，其中包含预期边界框的顺序
、预测的信心分数和标签。
稀疏预测是包含零值的稀疏表示的数据特征与目标之间的关系。
YOLOv2的意义
易于使用和准确
YOLOv2基于DarkNet19结构，它有19个卷积层，有3×3的滤波器和5个最大集合层，与之前的层相比，通道的数量增加了一倍。这提高了结果的准确性。
更快、更强
通过在每个3×3卷积层之后增加一个1×1卷积层，降低了网络计算的复杂性。这种复杂性的降低增加了图像处理的推理时间，优化了算法的性能。
高分辨率
YOLOv2的功能是提高输入图像的分辨率，增加检测像素和检测信息量，有利于提高检测精度。
细致的特征
数据增强通过扩大输入数据集为模型添加特征。这通过随机裁剪和旋转输入图像来进行，为模型增加维度。
检测多个物体
正如该算法的作者所说，"YOLO9000预测了9000多个不同的物体类别的检测，而且都是实时的。
批量归一化
YOLOv2在每个卷积层之后都使用了批量归一化（BN）。它将数据的分布统一为标准的正态分布，从而提高检测的准确性。
必须指出的是。
- 使用批量归一化和数据增量提高了准确性和mAP，与之前的YOLO版本相比，它也有定位误差。
- 与YOLOv2相比，RCNN和更快的RCNN的检测速度都很低，因为YOLOv2的每秒帧数（FPS）更高。YOLO单独使用TITAN X GPU的检测速度为45 FPS，而快速YOLO使用相同类型的GPU可以达到155 FPS的速度。
- 训练YOLOv2网络的时间减少了50%。
YOLOv2的应用
我们有以下YOLOv2的应用。
- 微小的车辆
- 多个物体
- 最大化的视觉效果
YOLOv2的问题
虽然YOLOv2听起来像是计算机视觉的完美首选算法，但许多后来的版本对它进行了进一步的改进。今天，我们迎来了该系列的第6个版本--YOLOv6!
以下是新版本所具有的功能。
YOLOv3。
- 更直观的理解
- 使用独立的逻辑分类
- 预测每个规模的箱子
- 新的架构
- 大量的骨干网络
- 高硬件性能
YOLOv4:
- 更快、更高效
- 包含高的平均精度（AP）和每秒帧数（FPS）
- 经过训练可以同时进行分类和边界盒回归
- 更简单的架构
- 包含80个内置对象类
YOLOv5。
- 尺寸更小（27MB）
- 重量轻 - 速度极快（140FPS）
- 更准确（0.895mAP）。
最后的思考
由于可修改的算法和发展的需要，信息技术的发展继续加速。虽然YOLOv2是计算机视觉的一大进步，但它为后来的版本提供了骨干，使其能更有效地执行。新的模型使用它作为基础结构，并继续创造变化和改进，以表现得更好。
