经典的YOLOv3和YOLOV5算法详解及代码复现

YOLO的基本原理

YOLO (You Only Look Once) 是一种革命性的目标检测算法，它巧妙地将复杂的检测问题转化为 回归问题 。这种方法的核心在于将输入图像划分为 S×S网格 ，每个网格负责预测其内部的物体位置和类别。具体来说，每个网格需要预测(B×5+C)个值，其中B代表边界框数量，C为类别数。最终，模型输出一个 S×S×(B×5+C)大小的张量 。

YOLO的一个关键创新是使用 非极大值抑制(NMS) 算法来解决同一目标被多次检测的问题。这种方法通过计算预测框之间的交并比(IOU)，保留最相关的检测结果，有效提高了检测的准确性。这种端到端的设计使得YOLO能够在单次前向传播中完成目标检测，大大提升了检测效率。

YOLO系列发展历程

YOLO系列算法自2016年问世以来，经历了多个版本的迭代，每个版本都在性能、准确性和效率方面进行了显著改进:

版本	发布时间	主要改进