Да, есть несколько аналогов алгоритма YOLO, которые также используют нейронные сети для обнаружения объектов на изображениях:

1.SSD (Single Shot Detector) - алгоритм, который использует сверточную нейронную сеть и обеспечивает высокую скорость обработки изображений.

2.Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) - более сложный алгоритм, который использует два этапа: сначала находит примерные местоположения объектов, а затем уточняет их положение с помощью более точных вычислений.

3.RetinaNet - алгоритм, который использует функцию потерь Focal Loss для более эффективного обнаружения объектов на изображениях.

4.Mask R-CNN - алгоритм, который на основе Faster R-CNN добавляет возможность сегментирования объектов на изображениях.

Все эти алгоритмы используют нейронные сети для обнаружения объектов на изображениях и могут быть обучены на небольшом объеме данных, хотя точность распознавания может быть не такой высокой, как при использовании большого объема данных для обучения.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence