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模型检测原理
先来看模型检测的2个原理。
我们为实现目标检测任务的有效特征识别，构建一个含有多隐藏层的前馈神经网络。
前馈神经网络-最简单的神经网络，也叫做多层感知机。
学习的是神经元中的权重参数，可以看到面模型有效的提取出输入图像的特征信息。
在本案例中，使用了知名的YOLO模型。
YOLO模型（You Only Look Once）是一种先进的目标检测算法，它将目标检测任务作为一个回归问题来解决，只需一次查看即可完成目标的定位和分类。与传统的目标检测方法相比，YOLO具有更快的速度和更高的准确率，因此在计算机视觉领域得到了广泛应用。
YOLO模型的作用是在输入的图像中检测出目标对象的位置和类别。它通过将图像划分为一个SxS的网格，每个网格负责预测B个边界框（bounding boxes）以及这些边界框中包含的对象的类别概率。每个边界框都包含5个预测值：x, y, w, h和置信度，其中(x, y)表示边界框的中心坐标，(w, h)表示边界框的宽度和高度，置信度表示该边界框中包含对象的可能性。
YOLO模型采用单个神经网络来实现目标检测，这使得它的速度非常快。由于它将目标检测作为一个回归问题来解决，因此只需要一次前向传播就可以得到所有目标的位置和类别信息。此外，YOLO还采用了多尺度特征融合的策略，使得模型能够更好地处理不同大小的目标对象。
总的来说，YOLO模型是一种高效、准确的目标检测算法，它可以快速地检测出图像中的目标对象，并给出它们的位置和类别信息。这使得它在许多计算机视觉任务中都非常有用，如自动驾驶、智能安防、人脸识别等。同时，由于YOLO模型具有简单、易于实现和优化的特点，它也成为了许多研究者和开发者的首选目标检测算法之一。
需要注意的是，虽然YOLO模型在目标检测任务中取得了很好的效果，但它仍然存在一些局限性，如对小目标检测效果不佳、对密集目标的检测性能有待提高等。因此，在实际应用中需要根据具体任务需求来选择合适的目标检测算法。
第二种方法。
本方法中，将原图进行预处理，划分为若干窗口，例如上图中的416*416，针对图片特征，不断修正检测框的位置，提高分类算法的置信度。对检测结果不断的拟合，使差别越来越小。
训练过程
使用训练集进行训练，同步观察输出效果。
这里我们要学习2个特别重要的概念：准确率和召回率。
准确率：
准确率(Precision):在被识别为正类别的样本中，确实为正类别的比例是多少?把多少个真的挑出来了，垃圾邮件，真正值/（真正值+真假值）。
所谓真正值、真假值，前面的“真、假”，是实际结果。后面1个字的“真、假”，是检测结果。真正值，就是检测出来的结果是真的，真的正值。真假值，就是检测出是假的（没检测出来），但其实是这的。
垃圾邮件检测中，真假值，就是没有检测出来的垃圾邮件。就是说，我们有一些邮件，是垃圾邮件，但是我们没检测出来。这是我们在这个场景下，比较关心的。
召回率：
召回率(Recall):在所有正类别样本中，被正确识别为正类别的比例是多少?
挑出的真的，是否有假的，疾病检测（误诊），真正值/（真正值+假正值）。
找个最好理解的例子，就是癌症筛查，我们比较在意的是，你找出来的患者，有多少实际结果是假，就是健康人，被算法给误诊出来了。如上面的公式去理解。
延伸学习：
准确率和召回率是机器学习中常用的两个评估指标，主要用于分类问题，尤其是在信息检索、自然语言处理等领域。它们分别反映了分类器的不同性能特点。
- 准确率（Precision）：准确率又称查准率，它是指分类器预测为正例的样本中，真正为正例的比例。简单来说，就是预测为正确的正样本占所有预测为正样本的比例。准确率的计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positive），即实际为正例且被预测为正例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即实际为负例但被预测为正例的样本数。
- 召回率（Recall）：召回率又称查全率，它是指所有真正的正例中被分类器正确预测出来的比例。简单来说，就是预测为正确的正样本占所有实际为正样本的比例。召回率的计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假反例（False Negative），即实际为正例但被预测为负例的样本数。
准确率和召回率的区别在于它们关注的角度不同：准确率更加关注预测结果中真正例的准确性，而召回率更加关注所有真正例中被预测出来的比例。在实际应用中，我们需要根据具体任务需求来选择合适的评估指标。例如，在垃圾邮件分类中，我们可能更加关注准确率，以避免将非垃圾邮件误判为垃圾邮件；而在疾病检测中，我们可能更加关注召回率，以确保尽可能多地检测出真正的病例。
计算准确率和召回率时，需要先得到分类器的预测结果和实际标签，然后根据上述公式进行计算。需要注意的是，在实际应用中，我们通常会使用测试集来评估分类器的性能，以避免过拟合等问题。同时，还可以使用混淆矩阵、ROC曲线等其他评估指标来更全面地评估分类器的性能。
上面再次详细的描述，就好理解多了。
（待续，欢迎关注。）
