yolo网络的层数
YOLO网络的层数主要包括以下几个部分：
1. 输入层：输入图像大小为416×416。
2. 卷积层：采用卷积和池化操作，从输入图像中提取特征。具体层数取决于所使用的骨干网络，如Darknet、ResNet等。
3. 连接层：将前面的卷积层与后面的全连接层连接起来，实现特征提取和分类。
4. 全连接层：输出检测结果，包括目标类别、坐标位置和置信度。
5. 检测层：负责检测目标并生成边界框。YOLO将多个检测层分布在不同尺度的特征图上，以处理不同大小的目标。
具体层数可能因不同的实现和优化而有所不同。YOLO算法具有高效和准确的特点，可以在保证检测精度的同时，实现实时的目标检测。因此，YOLO算法在物体检测、智能监控、自动驾驶等领域得到了广泛的应用。
