Изменения

Алгоритм [https://arxiv.org/abs/1506.02640 YOLO] (You Look Only Once), изобретённый предложенный в 2016 году, был первой попыткой сделать возможной детекцию объектов в реальном времени. В рамках алгоритма YOLO исходное изображение сначала разбивается на сетку из $N \times N$ ячеек. Если центр объекта попадает внутрь координат ячейки, то эта ячейка считается ответственной за определение параметров местонахождения объекта. Каждая ячейка описывает несколько вариантов местоположения ограничивающих рамок для одного и того же объекта. Каждый из этих вариантов характеризуется пятью значениями {{---}} координатами центра ограничивающей рамки, его шириной и высотой, а также степени уверенности в том, что ограничивающая рамка содержит в себе объект. Также необходимо для каждой пары класса объектов и ячейки определить вероятность того, что ячейка содержит в себе объект этого класса. Таким образом, последний слой сети, принимающий конечное решение об ограничивающих рамках и классификации объектов работает с тензором размерности $N \times N \times (5B + C)$, где $B$ {{---}} количество предсказываемых ограничивающих рамок для ячейки, $C$ {{---}} количество классов объектов, определённых изначально.