译文：

摘要  我们提出YOLO，一种新的目标检测算法。之前的目标检测工作都是将其定为分类任务后再进行检测。与之相反，我们将目标检测作为解决回归问题，并求解目标的空间包围框和相关类的概率。一个神经网络模型在一次评估中直接从完整的图像内预测目标的包围框坐标和类别概率。由于整个检测过程是一个神经网络模型，我们可以直接在其端到端的训练中对整体检测网络进行优化并得到更好的结果。 我们的统一架构模型具有极快的速度。

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