qq字符yolo什么意思？

这是无锅保护。内部电路出现问题了，需要修理。检查2.5U、5U、电容有无变容。还有IGBT转感器或炉面传感有无变量。470欧电阻几个有无变量，线圈盆有无松动。

1、YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。2、YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。3、词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL82》和《Go Go》分别使用了You only live once和YOLO 。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

YOLO是一种流行的物体检测算法，全称为You Only Look Once。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，它被广泛应用于图像和视频处理领域。与其他传统的物体检测算法相比，YOLO算法拥有更快的速度和更高的精度，在许多应用场景中都得到了广泛的应用。下面我们将从YOLO算法的原理、优点和应用方面来逐一介绍。YOLO算法最初由Joseph Redmon等人提出，目标是实现一种快速而准确的物体检测方法。与传统的物体检测算法通过区域提取、特征图生成、分类和回归等方式逐步完成目标检测不同，YOLO算法直接在输入图像上进行处理。将目标检测问题转化为使用卷积神经网络（CNN）对整张图片进行分类和回归。从而减少了检测任务中涉及的多个模块，大大提高了检测速度和准确率。YOLO算法的一个重要特点是其速度比传统算法更快。一般而言，传统方法需要将原始图像划分为不同的区域，再对每个区域提取特征，最后再对特征进行分类和回归。相比之下，YOLO只需要一次处理便可以完成整幅图像的物体检测，这种一次性的处理方式大大提高了其速度。除了速度快之外，YOLO算法还具有更高的准确率，这一点得益于其所使用的实时目标检测思想。在YOLO中，网络将图像分成SxS个网格，并且每个网格会负责检测特定类别的物体。对于每个网格，算法会同时输出物体的分类和位置信息，从而实现对物体进行定位和识别的功能。同时，为了提高准确率，YOLO算法还使用了多层卷积特征来提取高质量的特征信息。相比于其他传统的物体检测算法，YOLO算法在处理速度和准确率方面都表现出了明显的优势。它被广泛用于视频监控、人脸识别、机器人控制等领域，成为了近年来最流行的物体检测算法之一。此外，在YOLO算法的基础之上也有不断的改进和扩展，比如YOLOv2, YOLOv3等版本。这些改进版除了提高了检测速度和准确率之外，还增加了一些新的功能和特性。总之，YOLO算法是一种快速而准确的物体检测方法，在图像和视频领域都得到了广泛的应用。其所具有的实时目标检测思想和卷积神经网络等技术手段为物体检测技术的发展带来了重大的突破和进步。

yolo代表一见钟情。YOLO其实就是“YOU ONLY LIVE ONCE”的简称。指有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo是一个多义词，所指的意思分别是：1、yolo指的是流行词汇：YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。2、yolo指的是APP视频直播软件：YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。3、yolo指的是蒋瑶佳个人专辑：《yolo》是由蒋一侨（原名蒋瑶佳） 于2016-12-06发布的专辑。专辑中包含同名歌曲《YOLO》。4、yolo指的是电影：yolo是90后洛克新星女歌手蒋瑶嘉首部执导电影作品。

yolo怎么读 1.YOLO的读音为：英[u02c8ju0259u028alu0259u028a]，美[u02c8jou028alou028a]。 yolo的意思 2. Yolo是一个新的美国单词，是“you only live once”的缩写，意思是你只能活一次。你应该活在当下，大胆地去做。Yolo的寓意是人们应该享受生活，即使他们需要冒险。它鼓励人们不要害怕风险，做自己想做的事情，享受生活，因为他们只有一次生命。

yolo是情侣昵称的。YOLO其实就是YOUONLYLIVEONCE的简称。有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo代表的爱情含义说明YOLO，指有些人的感情是一见钟情，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心地爱，他们认为这是命中注定的缘分。YOLO是YouOnlyLiveOnce的首字母缩略词，美语新词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生。

YOLO，新美国单词，是YOUonlyliveonce这个字母的第一个字母，意思是你只能活一次，你应该活在当下，放手去做你想做的事情。一般来说，以前做坏事是坏孩子的宣言。类似拉丁语的“及时行乐”或者“死亡警告”。类似于国内网络流行语“完了”。并传递正能量。YOLO的意思是，人们应该享受生活，即使他们需要承担风险。就是鼓励人们不要害怕冒险，去做自己想做的事情，去享受生活，因为生命只有一次。YOLO商标起源于YOLO，更早的解释是你只活一次。现在这句话经常用在年轻人的对话和音乐中。也代表了当代年轻人的生活态度。

1、YOLO的读音：英[u02c8ju0259u028alu0259u028a]，美[u02c8jou028alou028a]。 2、YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。

YOLO是一种目标检测的算法。YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题，所以它非常快，不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。能够处理实时的视频流，延迟能够小于25毫秒，精度是以前实时系统的两倍多，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

好像在YOLO上听过课。

YOLO是一种目标检测的算法。YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题，所以它非常快，不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。能够处理实时的视频流，延迟能够小于25毫秒，精度是以前实时系统的两倍多，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

“YOLO”这个词因加拿大当红的说唱歌手德雷克（Drake）而广受普及，他当时计划与瑞克·罗斯合出一张名叫“YOLO”的混音带。为了推广这支混音带的发行，“YOLO”这个词曾在德雷克的其他歌中使用，也使这个词成为大众口语的一部分。嘻哈音乐杂志也曾报道美国的一名基督嘻哈音乐说唱歌手Lecrae Moore在他的歌《No Regrets》中解构了这个词。寂寞孤岛乐团（The Lonely Island）在2013年推出了一首叫《YOLO》的歌，主要在讽刺这个词和常常以这个词当作借口的人。而歌手亚当·列维和饶舌歌手肯卓·克拉玛也在此歌中客串。该歌在告示牌百强单曲榜中最高排名到第60名。 如今有一群人把及时行乐奉为信条，他们就是YOLO一族。YOLO一族声称“YOLO”是他们的座右铭，把YOLO被印在帽子、T恤衫等产品上，运用在推特的标签上，运用在影视剧中。例如：美国影视男演员扎克·埃夫隆（Zac Efron）就在身上刻有“YOLO”的刺青。《破产姐妹》中Max对着Caroline说YOLO。

你只活一次。YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。由来：美国好莱坞著名演员梅·蕙丝（Mae West）被公认为是最先使用这句话的，因为她有这样一句台词“You only live once, but if you do it right, once is enough”。翻译过来就是：你只能活一次，如果活得精彩，一次也就足够了。

除了作为一种生活态度和哲学理念外，YOLO还被广泛用于社交媒体上，用来表达人们对于生活的热情和追求。例如，当一个人决定做一些冒险的事情时，他可能会在社交媒体上发出一条“YOLO”的状态，以表达他的勇气和决心。YOLO是什么意思（解读YOLO的含义和用法）YOLO是什么意思（解读YOLO的含义和用法）此外，YOLO也成为了一种时尚潮流，尤其是在年轻人之间。许多品牌和公司都推出了以YOLO为主题的产品和活动，以吸引年轻人的关注和消费。YOLO是什么意思（解读YOLO的含义和用法）总的来说，YOLO代表了一种积极、乐观的生活态度，鼓励人们勇敢地追求自己的梦想和目标。虽然生命只有一次，但只要我们珍惜每一刻，努力实现自己的理想，就能创造出属于自己的精彩人生。

yolo，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意思是：你只能活一次。鼓励人们应该活在当下，大胆去做。

YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。注重隐私，培养同好群，让群体在YOLO中不断沉淀，发酵。个人觉得不错,里面内容挺新潮的！

YOLO是一种目标检测的算法。YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题，所以它非常快，不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。能够处理实时的视频流，延迟能够小于25毫秒，精度是以前实时系统的两倍多，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

YOLO是一种目标检测的算法。YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题，所以它非常快，不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。能够处理实时的视频流，延迟能够小于25毫秒，精度是以前实时系统的两倍多，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

改进yolov5能发小论文。主做目标检测的，正好最近在用yolov5，说点个人看法吧，不一定对。首先yolo系列发展到现在，思想已经很成熟了，像具体的改进，其实4和5也有很多异曲同工的地方，无论是backbone还是neck。目前很多改进yolov5发论文的，一些是在backone上做轻量化处理，一些是加入注意力机制，一些是改进neck，或者调整head，还有改损失函数或者nms过程的。主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。至于把各种成熟的模块塞进去发论文，这种仁者见仁智者见智吧。个人感觉还是结合某个方向改进yolo，会有方向一些。毕竟不同的数据集和尺度上，同样的改进有时候效果也是不同的。Yolov5 目标检测的损失函数由三部分组成，分别是矩形框预测损失函数、置信度预测损失函数以及类别预测损失函数，在上节中分析了目标检测损失函数GIoU 的缺陷及其改进，使用 CIoU 以及带有调节因子的二元交叉熵函数替代原网络的损失函数。实验验证此次改进，与原算法结果对比如下表所示。根据上表数据可以看到，针对本文的损失函数的改进在实验时得到了 92.1%的准确率，提升了 0.5%，可以证明对损失函数的改进可以对目标检测的性能提升提供很大帮助。

yolo算法是一种目标检测算法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两阶段式是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类这些样本。yolo算法原理因为它采用深层卷积神经网络，吸收了当前很多经典卷积神经网络架构的优秀思想，在位置检测和对象的识别方面，性能达到最优（准确率非常高的情况下还能达到实时检测）。因为作者还将代码开源了。真心为作者这种大公无私的心胸点赞。美中不足的是虽然将代码开源，但是在论文介绍架构原理的时候比较模糊，特别是对一些重要改进，基本上是一笔带过。现在在网络上有很多关于YOLO原理的讲解。

女生用YOLO的意思其实就是希望自己能够活在当下，去做自己敢做的事情，哪怕有危险都不能给自己的人生留下任何遗憾。YOLO其实就是“YOU ONLY LIVE ONCE”的简称。有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。有些人的感情则是兜兜转转，‘兜兜转转还是你"，这是网络上一句非常流行的话，两个人有过真挚的感情，由于客观或者主观的原因，两个人分开一段时间之后，他们最后还是走到了一起。重新走到一起之后，他们都会格外地珍惜对方，他们也都认为这是命中注定的缘分。有些感情除了命中注定之外，也有客观上的必然。这样的缘分，往往有这三种暗示，你留意到了吗？两人之间有很多共同点张鹏和孙璐两个人是大学同学，两个人确立恋爱关系之后，他们爱得很深。他们有太多的共同点了，是这些共同点，让他们的爱变得牢不可破。他们都喜欢文学，一有时间他们就去读各种中外名著，他们都很喜欢安静，不喜欢去嘈杂的地方，除此之外，他们还有很多共同点。毕业之后，两个人开始了异地分居的生活，这个时候由于张鹏工作太忙，他联系孙璐的次数也比原来少了很多。孙璐的好闺蜜对孙璐说，“顺路，你一定要提前做好准备，异地恋太容易分手了”。孙璐对自己的这段感情很有自信，她笑着对她的闺蜜说，“放心吧，不用担心，我和张鹏肯定能走到最后的”。毕业之后，张鹏和孙璐两个人经历了5年的异地恋，然后他们走进了婚姻，走进了婚姻之后，他们又开始异地分居，但是他们的感情一直很好。所有人都说他们之间的缘分是天注定的，异地恋没有对他们的感情造成任何的损伤。孙璐则说，“我们有太多共同的爱好了，所以我们能走到一起”。两个人，如果有特别多的共同点，那他们走到一起就是命中注定的缘分。有太多的共同点，那他们就会形成相同的人生观，世界观，价值观，在绝大多数事情上，他们都有共同的观点，他们都会产生共鸣，所以，他们的爱情也就是牢不可破的。始终无法忘记对方王甜和张晨谈恋爱之后，两个人虽然很相爱，不过却遭到了双方父母的极力反对。王甜的父母嫌弃张晨的家庭条件不好，嫌他连房子都买不起；张晨的父母嫌弃王甜长得个子不高。没办法，两个人坳不过父母，他们无奈的分手了，两个人的朋友都对他们之间的分开感到惋惜。后来，两个人始终无法忘记对方。他们即使有了新的交往对象之后，他们也会立刻和新的交往对象提出分手，因为他们真的没有办法再和其他人交往下去了。双方的父母见他们爱得真的很深，便同意他们在一起了。人们都说，他们两个人是天注定的缘分，其实他们两个人没办法忘记对方，那他们注定是要在一起的。当在爱情中出现这个暗示，就是两个人时时刻刻都想着对方，当他们分开后，他们无法忘记对方，那他们的缘分就是天注定的。受一些客观因素的影响，他们可能会分开一段时间，但是兜兜转转，他们很有可能仍然会走到一起。无法忘记对方，就是对对方爱得很深。爱得很深的人，会冲破各种阻力，最后走到一起。会有争吵，但是不会有记恨张壮和李曼是一对情侣，他们很爱对方，不过生活在这个纷繁的复杂世界上，人和人之间肯定是有矛盾的，情侣之间也是这样，张壮和李娜两个人就经常发生争吵，不过他们发生争吵之后，谁也不会记恨对方，争吵几分钟后，对于矛盾便会淡忘。很多人都不看好他们的爱情，“经常争吵，这样的两个人最后怎么能够走到一起呢？”。可是他们偏偏就走到了一起，他们结婚之后也过得很幸福，两个人都笑着对亲朋好友说，“我们的缘分是天注定的”，其实他们心里明白，发生争吵没什么，只要不记恨对方就行。情侣也好，夫妻也好，甚至可以扩大到所有人与人交往的范围，只要有人际交往，其实就会有争吵。争吵之后不记恨对方，那么在两个人的心里也就不会形成什么疙瘩，这样的话，对于这段感情是没有任何影响的，所以，他们就能幸福地走入婚姻。命中注定的缘分，往往有这三种暗示。你的感情里如果有的话，那你就很容易收获美满幸福的爱情。

你此生只能活这一次！是You Only Live Once各个单词首字母的英文缩写。

1、YOLO的读音：英[u02c8ju0259u028alu0259u028a]，美[u02c8jou028alou028a]。 2、YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。技术背景人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任务，比如开车。因此，对汽车进行自动驾驶训练需要类似水平的反应能力和准确性。在其最基本的形式中，这样的系统必须能够分析实时视频中的道路，并能够在继续确定路径之前检测各种类型的对象及其在现实世界中的位置，所有这些都必须是实时的。

第一次接触到yolo这个算法是通过吴恩达的教学视频了解到的，当时其实也算是第一次接触到目标检测算法。这里我们主要介绍下YOLO(You Only Look Once)。现在已经进化到了V3版本了。它不同于Faster RCNN这个分支走的两部策略先进行前景识别在进行目标检测，它是直接一步到位进行目标检测。因此在识别的速度上优于Faster RCNN(5 FPS), 而 YOLO_v1基础版在Titan X GPU上可以达到45帧/s； 快速版可以达到150帧/s。但是在准确率上YOLO是稍差与Faster RCNN这个在之后会详细介绍。顺便提下如果想了解Faster RCNN原理可以参考 Faster-RCNN的原理及演变 。 我们知道YOLO其实就是 You Only Look Once, 意思是只需要看一眼就知道位置及对象，个人觉得蛮形象的。他不需要Faster RCNN的RPN结构，他其实选取anchor是预订了候选框，将图片划分为7x7的网格，每个网格允许有2个不同的bounding box. 这样一开始我们就有7x7x2个候选框(bounding box), 大致粗略覆盖了图像的整个区域。他的思想就是Faster RCNN在第一阶段就算有了回归框，在第二阶段还是需要进行精调，那还不如就先生成大致回归框就ok了。 下面我们就来好好介绍一下这个模型。 一、模型结构 其实将这个模型简单话为: 那30又是如何形成的通道大小的呢？ a. 2个bounding box的位置（8个通道） 每个bounding box需要4个数值来表示其位置，(Center_x,Center_y,width,height)，即(bounding box的中心点的x坐标，y坐标，bounding box的宽度，高度)，2个bounding box共需要8个数值来表示其位置。 b. 2个bounding box 置信度（2个通道） c. 20分类概率（20个通道） 下面我们来说一下剩下20维度的分类通道。每一个通道代表一个类别的分类概率。因为YOLO支持识别20种不同的对象（人、鸟、猫、汽车、椅子等），所以这里有20个值表示该网格位置存在任一种对象的概率。 但是我们一组图片只能预测49个对象，可以理解为一个grid2个achor只能有一个预测准的对象（即计算IOU比例最大的那个anchor），所以7x7个对象 。 图中将自行车的位置放在bounding box1，但实际上是在训练过程中等网络输出以后，比较两个bounding box与自行车实际位置的IOU，自行车的位置（实际bounding box）放置在IOU比较大的那个bounding box（图中假设是bounding box1），且该bounding box的置信度设为1 二、 损失函数 总的来说，就是用网络输出与样本标签的各项内容的误差平方和作为一个样本的整体误差。 损失函数中的几个项是与输出的30维向量中的内容相对应的。 三、 YOLO v1 缺陷 注意： 细节： YOLO的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。更多细节请参考原论文 在67 FPS，YOLOv2在PASCAL VOC 2007上获得76.8％的mAP。在40 FPS时，YOLOv2获得78.6％mAP，这比使用ResNet和SSD 更快的R-CNN更好。凭借如此优异的成绩，YOLOv2于2017年CVPR发布并获得超过1000次引用。YOLO有两个缺点：一个缺点在于定位不准确，另一个缺点在于和基于region proposal的方法相比召回率较低。因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。另外YOLOv2并不是通过加深或加宽网络达到效果提升，反而是简化了网络。 下面主要从两点来介绍下YOLO v2的提升之处。分别是Better以及Faster. 1、Darknet-19 在YOLO v1中，作者采用的训练网络是基于GooleNet，这里作者将GooleNet和VGG16做了简单的对比，GooleNet在计算复杂度上要优于VGG16（8.25 billion operation VS 30.69 billion operation），但是前者在ImageNet上的top-5准确率要稍低于后者（88% VS 90%）。而在YOLO v2中，作者采用了新的分类模型作为基础网络，那就是Darknet-19。Table6是最后的网络结构：Darknet-19只需要5.58 billion operation。这个网络包含19个卷积层和5个max pooling层，而在YOLO v1中采用的GooleNet，包含24个卷积层和2个全连接层，因此Darknet-19整体上卷积卷积操作比YOLO v1中用的GoogleNet要少，这是计算量减少的关键。最后用average pooling层代替全连接层进行预测。这个网络在ImageNet上取得了top-5的91.2%的准确率。 2、Training for Classification 这里的2和3部分在前面有提到，就是训练处理的小trick。这里的training for classification都是在ImageNet上进行预训练，主要分两步：1、从头开始训练Darknet-19，数据集是ImageNet，训练160个epoch，输入图像的大小是224 224，初始学习率为0.1。另外在训练的时候采用了标准的数据增加方式比如随机裁剪，旋转以及色度，亮度的调整等。2、再fine-tuning 网络，这时候采用448 448的输入，参数的除了epoch和learning rate改变外，其他都没变，这里learning rate改为0.001，并训练10个epoch。结果表明fine-tuning后的top-1准确率为76.5%，top-5准确率为93.3%，而如果按照原来的训练方式，Darknet-19的top-1准确率是72.9%，top-5准确率为91.2%。因此可以看出第1,2两步分别从网络结构和训练方式两方面入手提高了主网络的分类准确率。 3、Training for Detection 在前面第2步之后，就开始把网络移植到detection，并开始基于检测的数据再进行fine-tuning。首先把最后一个卷积层去掉，然后添加3个3 3的卷积层，每个卷积层有1024个filter，而且每个后面都连接一个1 1的卷积层，1 1卷积的filter个数根据需要检测的类来定。比如对于VOC数据，由于每个grid cell我们需要预测5个box，每个box有5个坐标值和20个类别值，所以每个grid cell有125个filter（与YOLOv1不同，在YOLOv1中每个grid cell有30个filter，还记得那个7 7 30的矩阵吗，而且在YOLOv1中，类别概率是由grid cell来预测的，也就是说一个grid cell对应的两个box的类别概率是一样的，但是在YOLOv2中，类别概率是属于box的，每个box对应一个类别概率，而不是由grid cell决定，因此这边每个box对应25个预测值（5个坐标加20个类别值），而在YOLOv1中一个grid cell的两个box的20个类别值是一样的）。另外作者还提到将最后一个3 3*512的卷积层和倒数第二个卷积层相连。最后作者在检测数据集上fine tune这个预训练模型160个epoch，学习率采用0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weight decay采用0.0005。 这里yolo v3相对于yolo v2有三点：1. 利用多尺度特征进行对象检测 2. 调整基础网络结构

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那要看你问的是啥。如果是这个词，那YOLO是一个拉丁语，如果你问的是江小白举办的YOLO青年文化节，那他的含义就是人生只活一次，要做就做最好。求采纳。

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ 在目标检测中，IoU 为预测框 (Prediction) 和真实框 (Ground truth) 的交并比。如下图所示，在关于小猫的目标检测中，紫线边框为预测框 (Prediction)，红线边框为真实框 (Ground truth)。 在目标检测任务中，通常取 IoU≥0.5，认为召回。如果 IoU 阈值设置更高，召回率将会降低，但定位框则更加精确。 理想的情况，当然是预测框与真实框重叠越多越好，如果两者完全重叠，则交集与并集面积相同，此时 IoU 等于 1。 之前的目标检测方法需要先产生候选区再检测的方法虽然有相对较高的检测准确率，但运行速度较慢。 YOLO 将识别与定位合二为一，结构简便，检测速度快，更快的 Fast YOLO 可以达到 155FPS。 YOLO 网络借鉴了 GoogLeNet 分类网络结构，不同的是 YOLO 使用 1x1 卷积层和 3x3 卷积层替代 inception module。如下图所示，整个检测网络包括 24 个卷积层和 2 个全连接层。其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 如上图所示，损失函数分为坐标预测（蓝色框）、含有物体的边界框的 confidence 预测（红色框）、不含有物体的边界框的 confidence 预测（黄色框）、分类预测（紫色框）四个部分。 由于不同大小的边界框对预测偏差的敏感度不同，小的边界框对预测偏差的敏感度更大。为了均衡不同尺寸边界框对预测偏差的敏感度的差异。作者巧妙的对边界框的 w,h 取均值再求 L2 loss. YOLO 中更重视坐标预测，赋予坐标损失更大的权重，记为 coord，在 pascal voc 训练中 coodd=5 ，classification error 部分的权重取 1。 某边界框的置信度定义为：某边界框的 confidence = 该边界框存在某类对象的概率 pr (object)* 该边界框与该对象的 ground truth 的 IOU 值 ，若该边界框存在某个对象 pr (object)=1 ，否则 pr (object)=0 。由于一幅图中大部分网格中是没有物体的，这些网格中的边界框的 confidence 置为 0，相比于有物体的网格，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。为了平衡上述问题，YOLO 损失函数中对没有物体的边界框的 confidence error 赋予较小的权重，记为 noobj，对有物体的边界框的 confidence error 赋予较大的权重。在 pascal VOC 训练中 noobj=0.5 ，有物体的边界框的 confidence error 的权重设为 1. YOLOv1 虽然检测速度快，但在定位方面不够准确，并且召回率较低。为了提升定位准确度，改善召回率，YOLOv2 在 YOLOv1 的基础上提出了几种改进策略 YOLOv2 中在每个卷积层后加 Batch Normalization (BN) 层，去掉 dropout. BN 层可以起到一定的正则化效果，能提升模型收敛速度，防止模型过拟合。YOLOv2 通过使用 BN 层使得 mAP 提高了 2%。 目前的大部分检测模型都会使用主流分类网络（如 vgg、resnet）在 ImageNet 上的预训练模型作为特征提取器，而这些分类网络大部分都是以小于 256x256 的图片作为输入进行训练的，低分辨率会影响模型检测能力。YOLOv2 将输入图片的分辨率提升至 448x448，为了使网络适应新的分辨率，YOLOv2 先在 ImageNet 上以 448x448 的分辨率对网络进行 10 个 epoch 的微调，让网络适应高分辨率的输入。通过使用高分辨率的输入，YOLOv2 的 mAP 提升了约 4%。 YOLOv1 利用全连接层直接对边界框进行预测，导致丢失较多空间信息，定位不准。YOLOv2 去掉了 YOLOv1 中的全连接层，使用 Anchor Boxes 预测边界框，同时为了得到更高分辨率的特征图，YOLOv2 还去掉了一个池化层。由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，若特征图恰好有一个中心位置，利用这个中心位置预测中心点落入该位置的物体，对这些物体的检测会更容易。所以总希望得到的特征图的宽高都为奇数。YOLOv2 通过缩减网络，使用 416x416 的输入，模型下采样的总步长为 32，最后得到 13x13 的特征图， 然后对 13x13 的特征图的每个 cell 预测 5 个 anchor boxes ，对每个 anchor box 预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。使用 anchor boxes 之后，YOLOv2 可以预测 13x13x5=845 个边界框，模型的召回率由原来的 81% 提升到 88%，mAP 由原来的 69.5% 降低到 69.2%. 召回率提升了 7%，准确率下降了 0.3%。 YOLOv2 采用 Darknet-19，其网络结构如下图所示，包括 19 个卷积层和 5 个 max pooling 层，主要采用 3x3 卷积和 1x1 卷积， 这里 1x1 卷积可以压缩特征图通道数以降低模型计算量和参数 ，每个卷积层后使用 BN 层 以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用 global avg pool 做预测。采用 YOLOv2，模型的 mAP 值没有显著提升，但计算量减少了。 在 Faster R-CNN 和 SSD 中，先验框都是手动设定的，带有一定的主观性。YOLOv2 采用 k-means 聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，选用 boxes 之间的 IOU 值作为聚类指标。综合考虑模型复杂度和召回率，最终选择 5 个聚类中心，得到 5 个先验框，发现其中中扁长的框较少，而瘦高的框更多，更符合行人特征。通过对比实验，发现用聚类分析得到的先验框比手动选择的先验框有更高的平均 IOU 值，这使得模型更容易训练学习。 Faster R-CNN 使用 anchor boxes 预测边界框相对先验框的偏移量，由于没有对偏移量进行约束，每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，会导致模型不稳定，加长训练时间。YOLOv2 沿用 YOLOv1 的方法，根据所在网格单元的位置来预测坐标，则 Ground Truth 的值介于 0 到 1 之间。网络中将得到的网络预测结果再输入 sigmoid 函数中，让输出结果介于 0 到 1 之间。设一个网格相对于图片左上角的偏移量是 cx，cy。先验框的宽度和高度分别是 pw 和 ph，则预测的边界框相对于特征图的中心坐标 (bx，by) 和宽高 bw、bh 的计算公式如下图所示。 YOLOv2 结合 Dimention Clusters, 通过对边界框的位置预测进行约束，使模型更容易稳定训练，这种方式使得模型的 mAP 值提升了约 5%。 YOLOv2 借鉴 SSD 使用多尺度的特征图做检测，提出 pass through 层将高分辨率的特征图与低分辨率的特征图联系在一起，从而实现多尺度检测。YOLOv2 提取 Darknet-19 最后一个 max pool 层的输入，得到 26x26x512 的特征图。经过 1x1x64 的卷积以降低特征图的维度，得到 26x26x64 的特征图，然后经过 pass through 层的处理变成 13x13x256 的特征图（抽取原特征图每个 2x2 的局部区域组成新的 channel，即原特征图大小降低 4 倍，channel 增加 4 倍），再与 13x13x1024 大小的特征图连接，变成 13x13x1280 的特征图，最后在这些特征图上做预测。使用 Fine-Grained Features，YOLOv2 的性能提升了 1%. YOLOv2 中使用的 Darknet-19 网络结构中只有卷积层和池化层，所以其对输入图片的大小没有限制。YOLOv2 采用多尺度输入的方式训练，在训练过程中每隔 10 个 batches , 重新随机选择输入图片的尺寸，由于 Darknet-19 下采样总步长为 32，输入图片的尺寸一般选择 32 的倍数 {320,352,…,608}。采用 Multi-Scale Training, 可以适应不同大小的图片输入，** 当采用低分辨率的图片输入时，mAP 值略有下降，但速度更快，当采用高分辨率的图片输入时，能得到较高 mAP 值，但速度有所下降。** YOLOv2 借鉴了很多其它目标检测方法的一些技巧，如 Faster R-CNN 的 anchor boxes, SSD 中的多尺度检测。除此之外，YOLOv2 在网络设计上做了很多 tricks, 使它能在保证速度的同时提高检测准确率，Multi-Scale Training 更使得同一个模型适应不同大小的输入，从而可以在速度和精度上进行自由权衡。 YOLO v2 对 YOLO v1 的缺陷进行优化，大幅度高了检测的性能，但仍存在一定的问题， 如无法解决重叠问题的分类等 。 将 256x256 的图片分别输入以 Darknet-19，ResNet-101，ResNet-152 和 Darknet-53 为基础网络的分类模型中，实验得到的结果如下图所示。可以看到 Darknet-53 比 ResNet-101 的性能更好，而且速度是其 1.5 倍，Darknet-53 与 ResNet-152 性能相似但速度几乎是其 2 倍。注意到，Darknet-53 相比于其它网络结构实现了每秒最高的浮点计算量，说明其网络结构能更好的利用 GPU。 YOLOv3 借鉴了 FPN 的思想，从不同尺度提取特征。相比 YOLOv2，YOLOv3 提取最后 3 层特征图，不仅在每个特征图上分别独立做预测，同时通过将小特征图上采样到与大的特征图相同大小，然后与大的特征图拼接做进一步预测。用维度聚类的思想聚类出 9 种尺度的 anchor box，将 9 种尺度的 anchor box 均匀的分配给 3 种尺度的特征图 . 在实际应用场合中，一个物体有可能输入多个类别，单纯的单标签分类在实际场景中存在一定的限制。举例来说，一辆车它既可以属于 car（小汽车）类别，也可以属于 vehicle（交通工具），用单标签分类只能得到一个类别。因此在 YOLO v3 在网络结构中把原先的 softmax 层换成了逻辑回归层，从而实现把单标签分类改成多标签分类。用多个 logistic 分类器代替 softmax 并不会降低准确率，可以维持 YOLO 的检测精度不下降。 对于对象检测，不仅要考虑精度，还要考虑实时运行的性能，虽然现在算力大幅度上升，但是普通的设备跑起来还是有点吃力。提高精度和加快速率仍是目标检测的重大课题，道阻且长！ 参考： YOLOv1 参考 YOLOv2 参考 YOLOv3 参考 https://mp.weixin.q.com/s/yccBloK5pOVxDIFkmoY7xg ：非极大抑制

* 回复内容中包含的链接未经审核，可能存在风险，暂不予完整展示！ YOLO v1:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO v2:YOLO9000：Better，Faster，Stronger YOLO v3:YOLOv3: An Incremental Improvement 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000、YOLO v3算法。 传统方法常采用滑动窗口法，滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如 DPM 就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域，这就是R-CNN的一个改进策略，其采用了 selective search 方法来找到最有可能包含目标的子区域（Region Proposal），其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域，这会提升效率。 如果你使用的是CNN分类器，那么滑动窗口是非常耗时的。但是结合卷积运算的特点，我们可以使用CNN实现更高效的滑动窗口方法。这里要介绍的是一种全卷积的方法，简单来说就是网络中用卷积层代替了全连接层，如图所示。输入图片大小是16x16，经过一系列卷积操作，提取了2x2的特征图，但是这个2x2的图上每个元素都是和原图是一一对应的，如图上蓝色的格子对应蓝色的区域，这不就是相当于在原图上做大小为14x14的窗口滑动，且步长为2，共产生4个字区域。最终输出的通道数为4，可以看成4个类别的预测概率值，这样一次CNN计算就可以实现窗口滑动的所有子区域的分类预测。这其实是overfeat算法的思路。之所可以CNN可以实现这样的效果是因为卷积操作的特性，就是图片的空间位置信息的不变性，尽管卷积过程中图片大小减少，但是位置对应关系还是保存的。这个思路也被R-CNN借鉴，从而诞生了Fast R-cNN算法。 上面尽管可以减少滑动窗口的计算量，但是只是针对一个固定大小与步长的窗口，这是远远不够的。Yolo算法很好的解决了这个问题，它不再是窗口滑动了，而是直接将原始图片分割成互不重合的小方块，然后通过卷积最后生产这样大小的特征图，基于上面的分析，可以认为特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标，这就是Yolo算法的朴素思想。 整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。 具体来说，Yolo的CNN网络将输入的图片分割成 网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。每个单元格会预测B个边界框（bounding box）以及边界框的 置信度 （confidence score）。所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。前者记为 ，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时 。而当该边界框包含目标时， 。边界框的准确度可以用预测框与实际框（ground truth）的 IOU （intersection over union，交并比）来表征，记为 IOU 。因此置信度可以定义为 。 很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率，但是其实它是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征：(x,y,h,w)，其中(x,y)是边界框的中心坐标，而w和h是边界框的宽与高。还有一点要注意，中心坐标的预测值(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的，单元格的坐标定义如图所示。而边界框的w和h预测值是相对于整个图片的宽与高的比例，这样理论上4个元素的大小应该在[0,1]范围。这样，每个边界框的预测值实际上包含5个元素：(x,y,w,h,c)，其中前4个表征边界框的大小与位置，而最后一个值是置信度。 值得注意的是，不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是Yolo算法的一个缺点，在后来的改进版本中，Yolo9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。同时，我们可以计算出各个边界框类别置信度（class-specificconfidence scores）: 边界框类别置信度表征的是该边界框中目标属于各个类别的可能性大小以及边界框匹配目标的好坏。后面会说，一般会根据类别置信度来过滤网络的预测框。 总结一下，每个单元格需要预测 个值。如果将输入图片划分为 网格，那么最终预测值为 大小的张量。整个模型的预测值结构如下图所示。对于PASCALVOC数据，其共有20个类别，如果使用S=7,B=2,那么最终的预测结果就是 大小的张量。在下面的网络结构中我们会详细讲述每个单元格的预测值的分布位置。 Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图所示。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0)。但是最后一层却采用线性激活函数。除了上面这个结构，文章还提出了一个轻量级版本Fast Yolo，其仅使用9个卷积层，并且卷积层中使用更少的卷积核。 可以看到网络的最后输出为 大小的张量。这和前面的讨论是一致的。这个张量所代表的具体含义如图所示。对于每一个单元格，前20个元素是类别概率值，然后2个元素是边界框置信度，两者相乘可以得到类别置信度，最后8个元素是边界框的(x,y,w,h)。大家可能会感到奇怪，对于边界框为什么把置信度c和(x,y,w,h)都分开排列，而不是按照(x,y,w,h,c)这样排列，其实纯粹是为了计算方便，因为实际上这30个元素都是对应一个单元格，其排列是可以任意的。但是分离排布，可以方便地提取每一个部分。这里来解释一下，首先网络的预测值是一个二维张量P，其shape为 。 采用切片，那么 就是类别概率部分; 是置信度部分; 是边界框的预测结果。这样，提取每个部分是非常方便的，这会方面后面的训练及预测时的计算。 在训练之前，先在ImageNet上进行了预训练，其预训练的分类模型采用图中前20个卷积层，然后添加一个average-pool层和全连接层。预训练之后，在预训练得到的20层卷积层之上加上随机初始化的4个卷积层和2个全连接层。由于检测任务一般需要更高清的图片，所以将网络的输入从224x224增加到了448x448。整个网络的流程如下图所示： 损失函数计算如下： 其中第一项是边界框中心坐标的误差项， 指的是第i个单元格存在目标，且该单元格中的第j个边界框负责预测该目标。第二项是边界框的高与宽的误差项。第三项是包含目标的边界框的置信度误差项。第四项是不包含目标的边界框的置信度误差项。而最后一项是包含目标的单元格的分类误差项， 指的是第i个单元格存在目标。 在说明Yolo算法的预测过程之前，这里先介绍一下非极大值抑制算法（non maximum suppression, NMS），这个算法不单单是针对Yolo算法的，而是所有的检测算法中都会用到。NMS算法主要解决的是一个目标被多次检测的问题，如图中人脸检测，可以看到人脸被多次检测，但是其实我们希望最后仅仅输出其中一个最好的预测框，比如对于美女，只想要红色那个检测结果。那么可以采用NMS算法来实现这样的效果：首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的IOU，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。 下面就来分析Yolo的预测过程，这里我们不考虑batch，认为只是预测一张输入图片。根据前面的分析，最终的网络输出是 ，但是我们可以将其分割成三个部分：类别概率部分为 ，置信度部分为 ，而边界框部分为 （对于这部分不要忘记根据原始图片计算出其真实值）。然后将前两项相乘可以得到 类别置信度值为 ，这里总共预测了 边界框。 所有的准备数据已经得到了，那么先说第一种策略来得到检测框的结果。首先，对于每个预测框根据类别置信度选取置信度最大的那个类别作为其预测标签，经过这层处理我们得到各个预测框的预测类别及对应的置信度值，其大小都是[7,7,2]。一般情况下，会设置置信度阈值，就是将置信度小于该阈值的box过滤掉，所以经过这层处理，剩余的是置信度比较高的预测框。最后再对这些预测框使用NMS算法，最后留下来的就是检测结果。一个值得注意的点是NMS是对所有预测框一视同仁，还是区分每个类别，分别使用NMS。Ng在deeplearning.ai中讲应该区分每个类别分别使用NMS，但是看了很多实现，其实还是同等对待所有的框，可能是不同类别的目标出现在相同位置这种概率很低吧。 上面的预测方法应该非常简单明了，但是对于Yolo算法，其却采用了另外一个不同的处理思路（至少从C源码看是这样的），其区别就是先使用NMS，然后再确定各个box的类别。其基本过程如图所示。对于98个boxes，首先将小于置信度阈值的值归0，然后分类别地对置信度值采用NMS，这里NMS处理结果不是剔除，而是将其置信度值归为0。最后才是确定各个box的类别，当其置信度值不为0时才做出检测结果输出。这个策略不是很直接，但是貌似Yolo源码就是这样做的。Yolo论文里面说NMS算法对Yolo的性能是影响很大的，所以可能这种策略对Yolo更好。 总结一下Yolo的优缺点。首先是优点，Yolo采用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是end-to-end，所以Yolo算法比较简洁且速度快。第二点由于Yolo是对整张图片做卷积，所以其在检测目标有更大的视野，它不容易对背景误判。另外，Yolo的泛化能力强，在做迁移时，模型鲁棒性高。 Yolo的缺点，首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，Yolo的表现会不如人意。这方面的改进可以看SSD，其采用多尺度单元格。也可以看Faster R-CNN，其采用了anchor boxes。Yolo对于在物体的宽高比方面泛化率低，就是无法定位不寻常比例的物体。当然Yolo的定位不准确也是很大的问题。 参考链接 YOLO算法的原理与实现 https://cloud.t*****.com/developer/article/1058057

《我是江小白》动漫第一季在B站里能达到9.6评分，这一级别的评分动漫都可以算得上是神作中的神作，因为B站里面的漫友都是经过了动漫的千番打磨，那都是一群阅漫无数的人，动漫好不好，一眼就看得出。对于动漫IP的打造，江小白以人物化的形象走入动漫粉世界，这不仅仅是一款白酒，好像是你身边的一个朋友，把酒人格化，赋予了这个故事情感，这无疑是成功的。

这是中国人自创的名字

　　1、YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。 　　2、YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。 　　3、词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL82》和《Go Go》分别使用了You only live once和YOLO 。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。起源词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL8,2?》和《Go Go》分别使用了＂You only live once"和＂YOLO"。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。起源词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL8,2?》和《Go Go》分别使用了＂You only live once"和＂YOLO"。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

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1、YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。 2、YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。 3、词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL82》和《Go Go》分别使用了You only live once和YOLO 。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

yolo代表一见钟情。YOLO其实就是“YOU ONLY LIVE ONCE”的简称。指有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo是一个多义词，所指的意思分别是：1、yolo指的是流行词汇：YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。2、yolo指的是APP视频直播软件：YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。3、yolo指的是蒋瑶佳个人专辑：《yolo》是由蒋一侨（原名蒋瑶佳） 于2016-12-06发布的专辑。专辑中包含同名歌曲《YOLO》。4、yolo指的是电影：yolo是90后洛克新星女歌手蒋瑶嘉首部执导电影作品。

yolo代表一见钟情。YOLO其实就是“YOU ONLY LIVE ONCE”的简称。指有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo是一个多义词，所指的意思分别是：1、yolo指的是流行词汇：YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。2、yolo指的是APP视频直播软件：YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。3、yolo指的是蒋瑶佳个人专辑：《yolo》是由蒋一侨（原名蒋瑶佳） 于2016-12-06发布的专辑。专辑中包含同名歌曲《YOLO》。4、yolo指的是电影：yolo是90后洛克新星女歌手蒋瑶嘉首部执导电影作品。

YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。起源词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL8,2?》和《Go Go》分别使用了＂You only live once"和＂YOLO"。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

yolo是情侣昵称的。YOLO其实就是YOUONLYLIVEONCE的简称。有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo代表的爱情含义说明YOLO，指有些人的感情是一见钟情，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心地爱，他们认为这是命中注定的缘分。YOLO是YouOnlyLiveOnce的首字母缩略词，美语新词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生。

yolo是情侣昵称的。YOLO其实就是YOUONLYLIVEONCE的简称。有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo代表的爱情含义说明YOLO，指有些人的感情是一见钟情，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心地爱，他们认为这是命中注定的缘分。YOLO是YouOnlyLiveOnce的首字母缩略词，美语新词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生。

YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。yolo的其他意思：APP视频直播软件：YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。注重隐私，培养同好群，让群体在YOLO中不断沉淀，发酵。

yolo代表一见钟情。YOLO其实就是“YOU ONLY LIVE ONCE”的简称。指有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo是一个多义词，所指的意思分别是：1、yolo指的是流行词汇：YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。2、yolo指的是APP视频直播软件：YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。3、yolo指的是蒋瑶佳个人专辑：《yolo》是由蒋一侨（原名蒋瑶佳） 于2016-12-06发布的专辑。专辑中包含同名歌曲《YOLO》。4、yolo指的是电影：yolo是90后洛克新星女歌手蒋瑶嘉首部执导电影作品。

yolo是情侣昵称的。YOLO其实就是YOUONLYLIVEONCE的简称。有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo代表的爱情含义说明YOLO，指有些人的感情是一见钟情，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心地爱，他们认为这是命中注定的缘分。YOLO是YouOnlyLiveOnce的首字母缩略词，美语新词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生。

yolo是情侣昵称的。YOLO其实就是YOUONLYLIVEONCE的简称。有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo代表的爱情含义说明YOLO，指有些人的感情是一见钟情，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心地爱，他们认为这是命中注定的缘分。YOLO是YouOnlyLiveOnce的首字母缩略词，美语新词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生。

yolo代表一见钟情。YOLO其实就是“YOU ONLY LIVE ONCE”的简称。指有些人的感情是一见钟情，两个人见到对方之后，喜欢上了对方，觉得对方就是自己苦苦寻找的人，在之前可能也经历过几段感情，但是都爱得不深，两个人相遇之后，便开始了刻骨铭心的爱，他们认为这是命中注定的缘分。yolo是一个多义词，所指的意思分别是：1、yolo指的是流行词汇：YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。2、yolo指的是APP视频直播软件：YOLO是一款群直播互动工具，YOLO以独具特色的群理念，将具有共同爱好的用户圈起来，群内互动热烈，群组之间互不干扰。3、yolo指的是蒋瑶佳个人专辑：《yolo》是由蒋一侨（原名蒋瑶佳） 于2016-12-06发布的专辑。专辑中包含同名歌曲《YOLO》。4、yolo指的是电影：yolo是90后洛克新星女歌手蒋瑶嘉首部执导电影作品。

女生用YOLO的意思其实就是希望自己能够活在当下，去做自己敢做的事情，哪怕有危险都不能给自己的人生留下任何遗憾。YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。词典编纂者Ben Zimmer发现该新词最早起源于YOLO商标，释义为You Only Live Once，现在这一句话常常用在青少年的对话和音乐当中。加拿大饶舌歌手德雷克的《The Motto》使此句普及于网络中；BTS的歌曲《INTRO : O!RUL8,2?》和《Go Go》分别使用了＂You only live once"和＂YOLO"。2016年该新词首次作为词条收录于牛津词典。2019年中国男子流行演唱组合R1SE在其第二张专辑《炸裂狂想曲》中以柯洁与ALPHAGO人机对战为背景创作的《Never Surrender》中提到“我的格言是YOLO”。

YOLO，新美国单词，是YOUonlyliveonce这个字母的第一个字母，意思是你只能活一次，你应该活在当下，放手去做你想做的事情。一般来说，以前做坏事是坏孩子的宣言。类似拉丁语的“及时行乐”或者“死亡警告”。类似于国内网络流行语“完了”。并传递正能量。YOLO的意思是，人们应该享受生活，即使他们需要承担风险。就是鼓励人们不要害怕冒险，去做自己想做的事情，去享受生活，因为生命只有一次。YOLO商标起源于YOLO，更早的解释是你只活一次。现在这句话经常用在年轻人的对话和音乐中。也代表了当代年轻人的生活态度。