YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它以极高的速度和精度而闻名。下面让我们一起深入了解YOLO算法的工作流程吧！🔍

首先，YOLO将输入图像划分为S×S个网格(grid)。每个网格负责检测落在其内部的目标。接着，网络会预测B个边界框及其置信度分数，以及C个类别概率。这样一来，每个网格就会有B个边界框，每个边界框包含5个值：x, y, w, h, confidence。其中x,y代表边界框中心点的位置，w,h表示宽度和高度，confidence则代表该边界框内存在物体的可能性。🎯

为了提高检测精度，YOLO使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。网络结构经过精心设计，以确保既能捕捉到图像中的细节信息，又能保持较高的处理速度。🚀

最后，通过非极大值抑制(NMS)算法去除重复的边界框，从而得到最终的目标检测结果。这样一来，YOLO就能在保证实时性的同时，实现高效准确的目标检测。🎉

YOLO算法不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界得到了广泛应用。希望这篇介绍能帮助大家更好地理解YOLO算法的流程。💡