【深度学习目标检测|YOLO算法1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…
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- 【深度学习目标检测|YOLO算法1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...
- YOLO框架：目标检测中的演化、应用与基准评测综述
- 摘要
- 关键词
- 1. Introduction
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论文地址：https://www.preprints.org/manuscript/202410.1785/v1
YOLO框架：目标检测中的演化、应用与基准评测综述
摘要
本文对YOLO（You Only Look Once）框架进行了全面回顾，YOLO作为一种具有速度和精度平衡的单阶段目标检测算法，自推出以来得到了显著发展。从YOLOv1到最新的YOLOv11，每一版本均在特征提取、边界框预测和优化技术上引入了关键创新，特别是在主干（backbone）、颈部（neck）和头部（head）模块的改进，使YOLO成为实时目标检测中的领先解决方案，广泛应用于各个领域。
本综述探讨了YOLO的多种应用，例如在医学影像领域对COVID-19检测、乳腺癌识别和肿瘤定位的关键作用，大幅提高了诊断效率。同时，YOLO在自动驾驶中的强大表现也得以强调，其在雾、雨和低光等复杂环境下的优异检测能力显著提升了道路安全和自动驾驶系统的可靠性。在农业领域，YOLO通过早期病虫害和作物健康问题检测，推动了精准农业的可持续发展。
此外，本文对YOLO模型（如YOLOv9、YOLO-NAS、YOLOv10和YOLOv11）在多个基准数据集上的性能进行了深入分析，比较其在轻量级嵌入式系统到高分辨率复杂检测任务中的适用性。文章还讨论了YOLO面临的挑战，如遮挡、小目标检测和数据集偏差问题，并探讨了近年来为缓解这些限制而取得的进展。
在探讨YOLO技术进步的同时，本文关注其在监控等应用中的伦理问题，提出了隐私、算法偏差以及潜在社会不公平问题的担忧。这些伦理考量在执法等领域尤为重要，偏差检测模型可能产生严重后果。通过对YOLO的技术进展、应用、性能和伦理挑战的详细评述，本文为研究人员、开发者和政策制定者提供了了解YOLO当前能力和未来方向的宝贵资源。
关键词
YOLO；单阶段检测；目标检测；性能评估；深度神经网络；实时目标检测
1. Introduction
目标检测是计算机视觉的核心任务，近年来由于更高效、更准确的算法的不断发展，目标检测取得了显着的进步[1,2]。其中最具突破性的进展之一是You Only Look Once（YOLO）框架，这是一种革新性的单阶段目标检测算法，因其在实现实时检测的同时保持较高精度而备受关注[3,4]。YOLO通过一次前向传播同时预测边界框和类别概率，与传统多阶段检测方法形成鲜明对比[5-7]，这使其在需要快速决策的应用中具备显著优势，如自动驾驶、医学诊断和监控系统[8,9]。
YOLO的设计理念解决了目标检测中“速度与精度”平衡的长期难题，并在各类应用场景中展现出灵活性和高效性，因而在学术研究和实际应用中被广泛应用。随着新版本引入显著的架构改进与优化，对YOLO架构及其广泛适用性的深入理解变得愈发重要[12]。本文首先回顾了目标检测算法的发展历程，展示了YOLO的诞生背景[13]，随后深入探讨YOLO的架构技术细节，重点分析其主干网络（backbone）、颈部（neck）和头部（head）模块的功能与协作机制，以突显YOLO在实时检测中的性能优势。
YOLO在不同领域中的应用广泛且多样，从X射线图像中的COVID-19检测到恶劣天气条件下提升道路安全的自动驾驶系统[14]，YOLO凭借高效准确处理高分辨率图像的能力，在医学影像、自动驾驶和农业等复杂场景中显著提升了检测效率和精度。本文还探讨了YOLO的主要应用场景、与其他检测算法的性能比较，以及不同版本的优势与局限性，并审视了YOLO在敏感领域的伦理问题，特别是隐私、数据集偏差以及社会影响等方面。随着YOLO在监控和执法领域中的应用日益普及，这些伦理考量对负责任的人工智能发展尤为关键。
通过整合来自多个领域的见解，本综述全面剖析了YOLO框架在目标检测领域的贡献，既展示了YOLO的优势也讨论了其局限，为未来的研究方向奠定了基础，特别是针对不断发展的计算机视觉领域的新兴挑战优化YOLO。
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