问题描述：训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的？
问题解答：
训练好的 YOLO（You Only Look Once）模型的预测过程主要分为以下步骤：
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输入图像：
- 将待检测的图像作为模型的输入。
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前向传播：
- 对输入图像进行前向传播，通过神经网络的多层结构获取每个位置的预测结果。
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预测框生成：
- 在 YOLO 的输出中，每个位置通常会有多个边界框（bounding box）的预测，每个边界框对应一个目标。
- 对这些预测框进行筛选，保留置信度（confidence）较高的预测框。
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非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：
- 对保留的预测框应用非极大值抑制，以去除重叠较多且置信度较低的框。NMS会保留置信度最高的框，并抑制与其 IoU（Intersection over Union）较高的其他框。
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得到最终结果：
- 经过 NMS 后，保留的框即为最终的预测框，每个框包含目标的位置信息和类别信息。
- 对每个保留的框，可以获取其坐标信息（左上角和右下角坐标）、置信度和对应的类别。
整个过程是在单一的前向传播中完成的，YOLO模型在一次前向传播中同时完成目标检测和位置预测。该方法的优势在于其速度快，因为它只需要一次网络传递就能够得到目标的位置信息。这使得 YOLO 在实时目标检测应用中表现优异。
