YOLO（You Only Look Once）是一种用于目标检测的神经网络算法。YOLO的目标是将目标检测任务转化为一个简单的回归问题，同时提供良好的实时性能。它的核心思想是，将图像中的所有目标检测为一个深度神经网络，这样就可以更快地检测图像中的目标。YOLO的输入是一张图片，输出是每个目标的框架坐标，每个坐标对应目标类别的概率和置信度。
YOLO有三个主要步骤：特征提取，预测和识别。在特征提取步骤中，YOLO模型将图像输入一个深度卷积神经网络（CNN），以提取图像的特征。在预测步骤中，YOLO将这些特征输入另一个神经网络，以预测图像中的每个目标的框架坐标，每个坐标对应目标类别的概率和置信度。最后，在识别步骤中，YOLO使用概率和置信度来识别每个目标的类别。
因此，YOLO可以提供准确的实时目标检测，而无需大量的计算资源。此外，YOLO的基本结构可以用于指导目标检测的更复杂的算法，例如Faster R-CNN，R-FCN，SSD等。
