YOLO (You Only Look Once)Echtzeit-Objekterkennung, die mehrere Objekte in einer einzelnen Bildpassage erkennt.

YOLO (You Only Look Once) ist eine Familie von Algorithmen zur Objekterkennung, die für Geschwindigkeit und Effizienz entwickelt wurden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Detektionssystemen, die ein Modell an mehreren Orten und Maßstäben auf ein Bild anwenden, rahmt YOLO die Detektion als ein einziges Regressionsproblem ein, indem es Bounding-Boxes und Klassenwahrscheinlichkeiten in einem einzigen Vorwärtsdurchgang durch ein neuronales Netzwerk vorhersagt. Diese Architektur macht YOLO besonders gut für Echtzeit-Anwendungen wie Videoanalyse, autonomes Fahren, Robotik, Überwachung und erweiterte Realität geeignet. Aufeinanderfolgende Versionen (YOLOv3, v5, v7, v8 und darüber hinaus) haben die Genauigkeit verbessert, die Aufgabenerweiterung auf Segmentierung und Pose-Schätzung ausgeweitet und den Ruf des Frameworks für schnelle Inferenz beibehalten. YOLO wird aufgrund seiner offenen Implementierungen, aktiven Community und seines ausgewogenen Verhältnisses zwischen Detektionsgenauigkeit und Verarbeitungsgeschwindigkeit auf GPUs und Edge-Geräten sowohl von Forschern als auch von Entwicklern häufig verwendet.