对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND
BEYOND》进行了翻译和注释,方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分,这些领域包括: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)框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出,实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来,YOLO经过了多次迭代,每个版本都在前一版本的基础上进行改进,不断在提高性能,截至本文发稿,YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们,有必要对YOLO的技术演进进行系统了解,熟悉YOLO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)。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏,更好地选择应用相关的视觉识别技术。