はい、ニューラルネットワークを使用して画像内のオブジェクトを検出するヨロアルゴリズムのいくつかの類似体があります。

1.SSD（シングルショット検出器） - 不利なニューラルネットワークを使用し、高速の画像処理を提供するアルゴリズム。

2. Faster R-CNN（リージョンベースの畳み込みニューラルネットワーク）は、2つの段階を使用するより複雑なアルゴリズムです。最初にオブジェクトの近似位置を見つけ、次により正確な計算を使用して位置を明確にします。

3. Retinanetは、焦点損失損失を使用して画像上のオブジェクトをより効率的に検出するアルゴリズムです。

4.より高速なR-CNNに基づいて、画像にオブジェクトをセグメント化する可能性を追加するR-CNN-ANアルゴリズムをマスクします。

これらのアルゴリズムはすべて、ニューラルネットワークを使用して画像上のオブジェクトを検出し、少量のデータでトレーニングできますが、トレーニングに大量のデータを使用する場合ほど認識の精度は高くない場合があります。
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.