YOLO（You only Look Once）是一种 基于深度学习的计算机视觉算法，用于 实时目标检测。它的主要特点是通过一次前向传播网络，同时实现图像中多个物体的检测、分类和定位。YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题，即通过网络直接预测物体的边界框和类别。它将输入图像划分为网格，每个网格预测一组边界框，并预测每个边界框的类别概率。

YOLO算法的核心创新在于直接从整张图像中回归bounding box的位置和类别概率，无需额外的候选区域生成步骤。这种方法不仅简化了问题，还显著提升了检测速度。

YOLO算法在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括自动驾驶、安防监控、工业质检、医学影像分析等。由于其高效性和实时性，YOLO已成为目标检测算法的重要工具之一。