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Python与YOLO：自动驾驶中的实时物体检测

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引言：从物体检测到智能驾驶

说到自动驾驶，很多人脑海中首先想到的可能是智能汽车，它们能够自主地行驶，无需人类干预。这一切的背后，离不开一项至关重要的技术——实时物体检测。在自动驾驶中，车辆需要通过摄像头、雷达等传感器获取周围环境的数据，而如何从这些庞大的数据中快速、准确地识别出行人、车辆、障碍物等是至关重要的。

这里，我们将聚焦于如何利用**Python与YOLO（You Only Look Once）**进行实时物体检测，并深入探讨其在自动驾驶中的应用。

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什么是YOLO？

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，与传统的物体检测方法不同，YOLO将图像分为多个网格，并在每个网格内同时预测物体的位置和类别。这种做法使得YOLO在速度上相较于其他方法更具优势，能够实现实时检测。

YOLO的核心特点是速度快，准确性高，并且可以同时检测多种物体，这使得它成为自动驾驶中物体检测的理想选择。

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