👀YOLO – первая нейросеть, которая распознавала объекты в реальном времени на мобильных устройствах. Благодаря отсутствию циклов for в архитектуре слоев она обеспечивает высокие скорость и точность распознавания за один прогон, как это и следует из названия: You Look Only Once.
Первая версия YOLO была предложена в 2016 году, а сегодня, в мае 2021 года, вышла уже 5-я. На текущий момент нейросети семейства YOLO считаются одними из наиболее быстрых и точных алгоритмов обнаружения объектов в реальном времени.
YOLO работает быстрее R-CNN т.к, дробит изображение на постоянное количество ячеек, а не выделяет области и рассчитывает решение для каждой из них. Пока одной из главных проблем YOLO считается плохое качество распознавания объектов сложной формы или группы небольших объектов из-за недостаточного количества кандидатов для ограничивающих рамок.
Тем не менее, в декабре 2020 года Scaled YOLO v4 показала наилучшие результаты (55.8% AP) на датасете Microsoft COCO среди аналогов, обогнав по точности нейросети Google EfficientDet D7x/DetectoRS or SpineNet-190 (self-trained on extra-data), Amazon Cascade-RCNN, ResNest200 Microsoft RepPoints v2 и Facebook RetinaNet SpineNet-190. Такие результаты были достигнуты в условиях оптимального соотношения скорости к точности во всем диапазоне точности и скорости от 15 FPS до 1774 FPS.