YOLO系列演进解析：从YOLOv1到YOLOv8的全面评估

对于《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》一文，进行了详尽的翻译和注释，为论文和研究YOLO技术提供了有益的参考。实时物体检测已经成为众多领域应用的核心组成部分，包括自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架凭借其卓越的速度和准确性脱颖而出，被证明能够迅速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经历了多次版本迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断提升性能。截至本文发稿，YOLO框架已经从V1演进至v8。作为机器视觉技术应用者，深入了解YOLO的技术演进对我们选择合适的视觉识别技术至关重要，了解每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。这有助于更好地把握YOLO的技术发展主线，更明智地选择与应用相关的视觉识别技术。