YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。与传统目标检测算法相比，YOLO的主要特点是在单个神经网络中实现目标检测和分类，能够实时高效地检测图像中的多个目标。
　　以下是YOLO算法的一些关键特点：
　　单阶段检测：YOLO是一种单阶段目标检测算法，通过一个卷积神经网络直接对整个图像进行预测，而不需要多个阶段的处理。
　　实时性：YOLO因为其单阶段检测的特点，能够实现较高的检测速度，通常可以在实时应用中达到较好的性能。
　　整合性：YOLO在一个网络中同时完成目标检测和分类，可以同时输出目标的类别和位置信息。
　　多尺度处理：YOLO采用多尺度特征图来检测不同大小的目标，从而提高了算法对于小目标和远距离目标的检测能力。
　　损失函数：YOLO使用自定义的损失函数，将目标检测问题转化为回归问题，使得算法更容易训练。
　　版本更新：YOLO算法自提出以来已经发布了多个版本，如YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4等，不断优化算法性能和精度。