YOLO学习笔记 | YOLO系列算法研究进展及应用综述

YOLO系列算法研究进展及应用综述

• YOLO（You Only Look Once）系列算法自2015年提出以来，凭借其高效的实时检测能力，已成为计算机视觉领域最具影响力的目标检测框架之一。以下从技术演进、应用场景及未来挑战三个方面进行综合分析。

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一、技术演进：从YOLOv1到YOLOe的突破性创新

1. 经典版本的迭代优化

   • 早期版本（v1-v3）：YOLOv1首次将目标检测视为回归问题，通过网格划分实现端到端检测；v2引入锚框（Anchor Boxes）和批量归一化，提升定位精度；v3采用多尺度特征融合，显著改善小目标检测能力。
   • YOLOv4-v8：v4通过数据增强和Mish激活函数优化精度；v5基于PyTorch框架实现轻量化部署；v7优化内存占用和梯度传播效率，适应工业场景的实时需求。

2. 2024年后的技术飞跃

   • YOLOv9：引入可编程梯度信息（PGI）和广义高效层聚合网络ÿ