yolo目标检测和深度学习分类识别有什么区别?
2023-11-02 阅读 27
YOLO（You Only Look Once）目标检测和深度学习分类识别是两种不同的计算机视觉任务。
深度学习分类识别是一种图像分类任务，它的目标是将输入的图像分为不同的预定义类别。这种任务通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）进行训练和推理。分类识别只关注图像中物体的类别，而不关心它们的位置。
YOLO目标检测是一种同时实现物体检测和分类的任务。它的目标是在图像中检测出所有物体的边界框和类别。YOLO通过将图像分成不同的网格单元，并预测每个单元中是否包含物体以及物体的边界框和类别来实现目标检测。相比于传统的目标检测方法，YOLO具有更快的速度和更高的准确率。
总结来说，深度学习分类识别只关注图像中物体的类别，而YOLO目标检测不仅能够分类物体，还能够检测出物体的位置信息。
更新于 2023年11月02日
