YOLO的全面综述：从YOLOv1到最新版本

已于 2023-12-10 10:18:55 修改
阅读量7.1k 收藏 26
点赞数 25
分类专栏： 高质量人类CV论文翻译 文章标签： YOLO
于 2023-12-07 22:07:18 首次发布
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
本文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/134834520
版权

文章目录

摘要

https://arxiv.org/pdf/2304.00501.pdf
YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们全面分析了YOLO的演变，研究了从原始YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和带有Transformer的YOLO的每次迭代的创新和贡献。我们首先描述了标准指标和后处理；然后，我们讨论了每个模型在网络架构和训练技巧方面的主要变化。最后，我们总结了YOLO开发的重要经验教训，并对其未来提出了看法，强调了增强实时目标检测系统的潜在研究方向。
在这里插入图片描述

关键词YOLO·目标检测·深度学习·计算机视觉

1、简介

实时目标检测已成为许多应用中的关键组成部分，跨越多个领域，如自动驾驶汽车、机器人、视频监控和增强现实。在各种目标检测算法中，YOLO（你只需看一次）框架因其速度和精度方面卓越的平衡而脱颖而出，能够在图像中快速可靠地识别目标。自其问世以来，YOLO系列已经通过多次迭代发展起来，每个版本都是在前一个版本的基础上进行改进，以解决局限性并提高性能（如图1所示）。本文旨在全面回顾YOLO框架的发展

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
必读综述！YOLO十年之约：从起源到YOLOv10
计算机视觉工坊
07-12 663
本文系统地回顾了You Only Look Once（YOLO）目标检测算法从YOLOv1到最近发布的YOLOv10的发展历程。采用逆时间顺序分析，本研究从YOLOv10开始，逐步追溯至YOLOv9、YOLOv8及更早版本，深入探讨了每个版本在提升实时目标检测的速度、准确性和计算效率方面的贡献。研究强调了YOLO在五个关键应用领域——汽车安全、医疗健康、工业制造、监控和农业中的变革性影响。通过详细阐述后续YOLO版本中逐步增加的技术进步，本文记录了YOLO的演进历程，并讨论了各早期版本面临的挑战和局限性。
YOLO综述：从YOLOV1到YOLOV8
qq_33287871的博客
04-08 3008
YOLO 已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的中央实时目标检测系统。我们对 YOLO 的演变进行了全面分析，检查了从原始 YOLO 到 YOLOv8 的每次迭代中的创新和贡献。我们首先描述标准指标和后处理；然后，我们讨论了每个模型的网络架构和训练技巧的主要变化。最后，我们总结了 YOLO 发展的重要经验教训，并展望了其未来，强调了增强实时目标检测系统的潜在研究方向。
YOLO框架最新综述从YOLOV1-YOLOV11（2024年10月23）
sexy19910923的博客
10-29 1万+
这篇文章《YOLO框架：目标检测中的演变、应用与基准的全面回顾》是一篇关于YOLO（You Only Look Once）框架的综合性回顾。
yolo系列算法最新进展
最新发布
luoganttcc的博客
03-27 1037
YOLO（You Only Look Once）系列算法作为目标检测领域的代表性模型，自2016年推出以来不断迭代，在速度与精度之间寻求平衡。
YOLO系列最新综述从YOLOv1到YOLOv8【2023】
JH_joker的博客
10-03 6502
YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们对YOLO的发展进行了全面的分析，检查了从最初的YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和YOLO with Transformers的每次迭代中的创新和贡献。我们首先描述标准指标和后处理;然后，我们讨论了网络架构的主要变化和每个模型的训练技巧。最后，我们总结了YOLO发展的重要经验教训，并对其未来发展进行了展望，强调了增强实时目标检测系统的潜在研究方向。
YOLO目标检测综述（2025最新！）
qq_45591302的博客
06-27 8800
目标检测算法，这类检测算法将检测问题划分为两个阶段，第一个阶段首先产生候选区域（Region Proposals），包含目标大概的位置信息，然后第二个阶段对候选区域进行分类和位置精修，这类算法的典型代表有R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN等。不过，随着研究的发展，两类算法都在两个方面做改进，均能在准确度以及速度上取得较好的结果。与以往的版本相比，YOLOv5引入了新的网络架构，以及一种新的训练方法，使用更大的数据集和更长的训练时间，从而提高了算法的性能。可以追溯到20世纪80年代。
【深度学习】目标检测算法 YOLO 最耐心细致的讲解
frank 的专栏
12-04 2万+
YOLO 是 2016 年提出来的目标检测算法，在当时比较优秀的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN 等等，但 YOLO 算法还是让人感到很新奇与兴奋。 YOLO 是 You only look once 几个单词的缩写，大意是你看一次就可以预测了，灵感就来自于我们人类自己，因为人看一张图片时，扫一眼就可以得知这张图片不同类型目标的位置。 YOLO 胜在它的简单与快速。 YOLO 是...
学习经验分享【38】YOLOv11解读——最新YOLO版本
m0_70388905的博客
09-30 5662
最新YOLO版本更新：YOLOv11
2024年最新YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)
2401_84166147的博客
05-03 1524
1、YOLO行人跌倒检测数据集，7500多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOL摔倒的行人识别，可以区分和识别到跌倒的行人和正常的行人，数据场景丰富，类别名为跌倒fall和正常状态的行人person，一共两个类别。类别为metal、wood、platstic、rubber、cloth等多个类别目标。目标类别名为QR_code，数据场景丰富，大部分图片中包含有多个二维码目标。
学习经验分享【37】YOLOv10解读——最新YOLO版本
m0_70388905的博客
05-25 1万+
YOLOv10解读——最新YOLO版本
YOLO的版本有哪些，以及功能差异？
wangbo_angel的博客
05-11 2910
例如，YOLOv3引入了多尺度预测来改善对小目标的检测，而YOLOv5则完全重写，使用了PyTorch框架，提高了模型的可用性和性能。10. PP-YOLO：并非YOLO主线版本，但值得一提，它使用ResNet50-vd作为骨干网，并引入了多项优化，如DropBlock、IoU预测分支等，以提高性能。3. YOLOv3：引入了Darknet-53作为新的特征提取器，并添加了多尺度预测，改进了对小物体的检测。11. Scaled-YOLOv4：提供了扩大和缩小的技术，以适应不同的计算能力和速度需求。
论文对YOLO的演进进行了全面的分析，考察了从原始的YOLO到YOLOv8和YOLO-NAS每个版本中的创新和贡献
05-25
YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时物体检测框架，自2016年首次提出以来，已经经历了多次重大改进，形成了从YOLOv1到YOLOv8的一系列版本。这篇论文对YOLO的演进进行了详尽的分析，探讨了每个版本中的创新和...
YOLO系列综述：YOLOv1-v8及其改进的PP-YOLO，YOLOX，YOLOR，DAMO-YOLO，YOLO with Transformers
总而言之，YOLO系列的综述文章分享了官方经典的YOLOv1-v8的改进，以及PP-YOLO、YOLOX、YOLOR、DAMO-YOLO和YOLO with Transformers等新型模型的重要改进和优势。文章还讨论了YOLO面临的挑战和未来的发展方向，并对...
yolov8最新版本注意力机制和EfficientNet2
yywIThaha的博客
12-26 443
yolov8最新版本添加注意力机制和EfficientNetv2，注意力机制有:全局注意力机制(GAM)、SE注意力机制、CBAM注意力机制、CA注意力机制。
2024年最新YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)，2024年最新为什么有人说大数据开发开发不再吃香
2401_84166376的博客
05-05 640
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获取|||pyqt界面展示： 检测结果可视化： 检测结果QT界面展示： 检测结果可视化 检测结果可视化+界面： 检测结果可视化+界面： 水果新鲜程度检测结果可视化： 检测结果可视化： 检测结果可视化： 跟踪结果可视化：
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+BiFormer（CVPR 2023最新提出），基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，用动态、查询感知的方式实现计算的有效分配，嘎嘎提升目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-13 1万+
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+BiFormer（CVPR 2023最新提出），基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，用动态、查询感知的方式实现计算的有效分配，嘎嘎提升目标检测效果！
【YOLOv10】2024年5月最新的YOLO系列模型Yolov10(论文阅读笔记) + 完整创新点说明 + 总结
静谧、淡雅
05-29 3214
2024年5月最新的YOLO系列模型Yolov10的论文阅读笔记
从YOLOv1到YOLOv8的YOLO系列最新综述【2023年4月】
热门推荐
关于我的学习记录
04-10 10万+
这是一篇2023.4.4发表的arXiv关于YOLO系列综述
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI浩

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值