Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。

首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。

技术背景

人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任务，比如开车。因此，对汽车进行自动驾驶训练需要类似水平的反应能力和准确性。

在其最基本的形式中，这样的系统必须能够分析实时视频中的道路，并能够在继续确定路径之前检测各种类型的对象及其在现实世界中的位置，所有这些都必须是实时的。