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人工智能领域的发展拖动着社会的进步,而作为人工智能领域的重要部分,图像识别近年来受到了学术界与工业界的广泛关注。图像识别中的目标检测技术能够帮助人们实现自动驾驶、无人机导航、图像检索等应用。而YOLO模型的提出极大地提高了目标检测任务的效率,使得我们可以在本地搭建起系统来完成实时目标检测。本文从YOLO模型出发,对比了基于YOLO模型的深度学习方法与传统目标检测算法的差异,并利用YOLO模型进行编程在桌面端实现了目标检测。