面向通用目标检测的YOLO方法研究综述OA北大核心CSTPCD

作为深度学习时代首个单阶段目标检测算法,YOLO以其强大且独特的范式在计算机视觉领域掀起了一股热潮,并成为目标检测算法的里程碑式成果,至今为止仍是在速度与精度之间实现最佳平衡的典型算法,广泛应用于自动驾驶、智能视觉系统等工业领域。过去的八年里,在深度学习技术的驱动下,YOLO方法有了快速发展并对整个目标检测领域产生深远影响。从技术进化角度深入调查YOLO方法相关工作,对最初的YOLO v1到最新的YOLO v9与YOLO v10每一次迭代创新和贡献进行全面总结,根据不同时间节点的和技术的重大改进将YOLO方法分为早期基础YOLO、标准版本YOLO、标准改进YOLO和独特改进YOLO四部分,详细介绍每个时期改进方法的独特视角。此外,总结评估YOLO方法的数据集与指标,收集了不同版本YOLO、同一版本YOLO不同型号的详细实验结果,从宏观层面与微观层面归纳YOLO的发展变化,通过分析揭示各版本YOLO之间的开发框架、骨干网络架构、先验框使用情况等技术的差异和内在联系,强调了YOLO在速度与准确率之间平衡的重要性。最后通过系统的梳理,凝练YOLO方法未来的发展趋势。