YOLO(You Only Look Once)是一个开源实时目标检测方案，可以对摄像头的实时视频进行目标检测与定位，其特点为： 　　
　　1、 简单的统一模型，采用回归方法，比R-CNN等快，比其它实时系统的精度高； 　　
　　2、 对图片进行全局预测，而不像R-CNN局部容易误判背景，背景误判降低一半。
　　3、 学习的是目标物体的更通用表征，比DPM（deformable parts models）和R-CNN有更低的预测准确度，尤其是一些其它输入，如绘画、动画之类。
　　4、 精度比状态图系统要低，尤其是小物品，主要原因是系统设计为快速识别定位，以时间换精度。

　　对一副图片进行操作的结果如下：
　　
观察控制台，可了解其结构基于通用CNN模型：

　　youtube上的YOLO实时视频演示：