Аннотация на русском языке: Статья посвящена анализу алгоритма распознавания объектов YOLO. В статье приведены результаты тестирования трёх существующих на данный момент версий YOLO. При анализе алгоритмов использовались методы классификации, синтеза и сопоставительного анализа. На основе проведенного анализа авторами предложены дополнительные возможности алгоритма, позволяющие облегчить работу с ним в том числе неспециалистам. Описывается программная реализация указанных возможностей. В заключении представлено обобщенная сравнительная характеристика всех моделей, отражающая динамику их развития.

The summary in English: The article is devoted to the analysis of the YOLO object recognition algorithm. The article shows the results of testing the three existing versions of YOLO. When analyzing algorithms, methods of classification, synthesis and comparative analysis were used. Based on the analysis, the authors proposed additional features of the algorithm that make it easier to work with him, including non–specialists. The software implementation of these features is described. In conclusion, a generalized comparative characteristic of all models is presented, reflecting the dynamics of their development.

Ключевые слова: компьютерное зрение, нейронные сети, распознавание образов, YOLO, селективный поиск, опорные прямоугольники, обрамляющие прямоугольники, фреймворк Darknet.
Key words: computer vision, neural networks, pattern recognition, YOLO, selective search, support rectangles, framing rectangles, Darknet framework.