YOLO算法（You Only Look Once）
比如你输入图像是100x100，然后在图像上放一个网络，为了方便讲述，此处使用3x3网格，实际实现时会用更精细的网格（如19x19）。基本思想是，使用图像分类和定位算法，然后将算法应用到9个格子上。更具体一点，你需要这样定义训练标签，对于9个格子中的每一个都指定一个标签y，其中y是一个8维向量（与前面讲述的一样，分别为Pc，bx，by，bh，bw，c1，c2，c3，其中Pc=1表示含有目标，Pc=0表示为背景；c1，c2，c3表示要分类的3个目标，如行人、汽车、摩托车，不包括背景）。9个格子，每个格子都有这样一个8维的向量，对于不包含目标的格子，标签y=[0, ? , ? , ? , ? , ? , ? , ? , ?]，?表示任意值。对于包含目标的格子，YOLO算法是这样处理的比如你输入图像是
