Explicación de yolo

1. ¿Cómo se explica yolo??
2. ¿Qué es bueno de yolo??
3. ¿Cómo se lee yolo??
4. Cómo usar yolo para la detección de objetos?

¿Cómo se explica yolo??

Que es yolo? Yolo es una abreviatura del término 'solo miras una vez'. Este es un algoritmo que detecta y reconoce varios objetos en una imagen (en tiempo real). La detección de objetos en yolo se realiza como un problema de regresión y proporciona las probabilidades de clase de las imágenes detectadas.

¿Qué es bueno de yolo??

Yolo es extremadamente rápido porque no se ocupa de tuberías complejas. Puede procesar imágenes a 45 cuadros por segundo (FPS). Además, YOLO alcanza más del doble de la precisión promedio media (MAP) en comparación con otros sistemas en tiempo real, lo que lo convierte en un gran candidato para el procesamiento en tiempo real.

¿Cómo se lee yolo??

Yolo se basa en la idea de segmentar una imagen en imágenes más pequeñas. La imagen se divide en una cuadrícula cuadrada de dimensiones s × s, como así: crédito: trabajo de investigación. La celda en la que el centro de un objeto, por ejemplo, el centro del perro reside, es la celda responsable de detectar ese objeto.

Cómo usar yolo para la detección de objetos?

Yolo (solo miras una vez) es un método / forma de hacer la detección de objetos. Es el algoritmo /estrategia detrás de cómo el código va a detectar objetos en la imagen. La implementación oficial de esta idea está disponible a través de Darknet (implementación de red neuronal desde cero en C del autor).