目标检测的YOLO是一种基于单个神经网络的目标检测系统，由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出。

YOLO将目标检测视为一个回归问题，直接预测输入图像中物体的类别和位置，与传统的两阶段目标检测算法（如R-CNN系列）不同， YOLO不需要提前找到可能存在物体的区域，因此具有速度快、实时检测的优点。

YOLOv1解读 [1]