论文翻译之YOLO

摘要 我们推出了一个新的目标检测方法—YOLO。先前有关目标检测的工作将分类器用于执行检测。取而代之的是，我们将目标检测框架化为空间分隔的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络可以在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类概率。 由于整个检测pipeline是单个网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端优化。 我们的统一体系结构非常快。 我们的基础YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。

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