一，目标检测简介
二，yolov1网络的输出结果分析
我们首先来看一下yolov1的网络图，如下图所示。

在yolov1的网络当中，输入的图片的大小为448x448x3，这个在图中也可以很明显的看出来。重点是，输出的7x7x30的输出结果包含哪些信息。首先我们先看一下下面这张图片：

在图片当中，可以看到，图像被分为7x7的网格，与上面提到的网络输出7x7x30相对应，可以看出每一个网格都包含30个输出参数。接下来我们来讲解一下，这三十个输出参数都代表什么信息。看接下来这张图片：

在yolov1当中每一个网格都会有两个预测框，每个预测框的位置需要四个参数确定（x，
y，w，h），其中x，y是预测框左上角的坐标，w，h为框的宽和高。同时，每个预测框都有一个置信度参数，也就是该预测框内含有目标物体的概率。这样，每个预测框就包含了五个参数，一共是10个参数。

三，yolov1的预测过程
四，yolov1的训练过程