YOLO（You Only Look Once）是一种非常高效的实时目标检测算法，而其中的置信度概念更是核心之一！👀

简单来说，置信度是模型对某个边界框预测的可信程度的量化指标。它由两部分组成：一是边界框预测的准确性，二是该区域是否存在目标的概率。换句话说，置信度 = 预测框与真实框的交并比（IoU） × 是否有目标的概率。🎯

以一张图片为例，当YOLO检测到一个物体时，会为每个候选框分配一个置信度值，值越高表示越可能是正确的目标。例如，在交通场景中，车辆的置信度可能达到95%，行人则可能是70%。这样不仅帮助我们快速定位目标，还能过滤掉大量无关信息，提升检测效率！🚗🚶‍♀️

掌握置信度的意义，能让我们更好地优化模型性能，实现更精准的目标检测！🚀