概要

YOLO（You Only Look Once）是一系列高效的目標檢測算法，其核心思想是將目標檢測任務轉化為一個回歸問題，通過單個神經網絡直接在圖像上預測邊界框和類別概率。當將其用于分類任務時，會去除目標檢測相關的邊界框預測部分，專注于對整個圖像進行類別判斷。

特點

• 速度快：繼承了 YOLO 系列的高效特性，能夠在較短時間內完成圖像分類任務，適合對實時性要求較高的場景，例如工業生產線上的產品快速分類、視頻流中的圖像實時分類等。
• 精度較高：借助 YOLO 系列在目標特征提取方面的優勢，能有效捕捉圖像中的關鍵特征，從而實現較高的分類準確率。
• 模型結構緊湊：在保持較高性能的同時，模型結構相對簡潔，所需的計算資源較少，便于在資源受限的設備上部署，如嵌入式設備、移動終端等。

實現方式：通常對 YOLO 系列的骨干網絡（Backbone）進行微調，去除原模型中用于檢測邊界框的頭部（Head）部分，添加適用于分類任務的全連接層或全局平均池化層等，將輸出調整為對應分類類別的概率分布。例如，在 YOLOv8 中就包含了分類模型，它基于其強大的骨干網絡，通過簡單的結構調整，能夠高效