如何用Python快速实现YOLO目标检测？

1. 什么是目标检测？

拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。

再来看下YOLOv3在视频上的效果：

总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。

2. 目标检测技术的概述

目前，基于深度学习(deep learning)的目标检测技术效果是最好的，这些技术模型可以分成三类：

R-CNN系列，包括R-CNN，Fast R-CNN，以及Faster R-CNN

Single Shot Detector (SSD)

You Only Look Once (YOLO)系列，其中YOLOv3是今天的主角

下面来简单说一下这些模型，SSD这里就不介绍了，感兴趣的话可自行去了解。

R-CNN系列

上图是Faster R-CNN模型的原理简图，技术细节可参考下面所提及的相关文章。

R-CNN系列的演化路径为：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN

R-CNN 是第一个基于深度学习的目标检测模型，它属于two-stage方法，即将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成。 详情见Girshick等人的第一篇相关文章：https://arxiv.org/abs/1311.2524，其原理大概为：(1) 预先找出图中物体可能出现的位置，即候选区域 (Region Proposal) 。利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口 (几千甚至几百) 的情况下保持较高的召回率 (Recall) 。(2) 然后将这些候选框送入CNN网络中进行识别分类。

R-CNN 方法的缺点是它太慢了；由于它采用外部的候选框算法，它也不是一个完整的端到端 (end-to-end) 检测器。

Girshick等人于2015年发表了第二篇论文Fast R-CNN，链接为：https://arxiv.org/abs/1504.08083。相对R-CNN，Fast R-CNN算法有了很大改进，即提高了精确度，并减少了执行前向网络计算所需的时间；然而，该模型仍然依赖于外部的候选框算法。

直到2015年的后续模型Faster R-CNN的出现，链接为：https://arxiv.org/abs/1506.01497。通过使用区域生成网络 (Region Proposal Network, RPN)来取代候选框算法，Faster R-CNN 最终成为真正的端到端目标检测器。

虽然R-CNN系列的精确度不断提高，但是R-CNN系列最大的问题是它的速度，即使使用GPU也只能达到5 FPS.

YOLO系列