【深度学习目标检测|YOLO算法2】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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论文地址：https://www.preprints.org/manuscript/202410.1785/v1

2. Literature Search Strategy

对YOLO框架进行全面的文献综述需要系统且严谨的方法。本研究采用结构化策略，梳理了YOLO的大量跨学科文献，以确保筛选出最具代表性和影响力的研究。

2.1. Search Methodology

为实现详尽的综述，我们重点关注了高影响力来源，例如IEEE Xplore、SpringerLink，以及CVPR、ICCV、ECCV等重要会议论文。此外，我们还利用Google Scholar等学术搜索引擎和数据库，通过布尔运算符构建详细查询，使用“目标检测”“YOLO”“深度学习”“神经网络”等关键词，从而覆盖与计算机视觉和机器学习相关的最新研究。

我们检索了包括以下顶级刊物的文献：

• IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
• Computer Vision and Image Understanding (CVIU)
• Journal of Machine Learning Research (JMLR)
• International Journal of Computer Vision (IJCV)
• Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)

初步检索结果包含53,200篇文章。为有效管理这些文献，我们采用了两步筛选流程：

• 标题筛选：通过标题筛除非YOLO或目标检测方法相关的文献。
• 摘要筛选：通过阅读摘要评估文章是否聚焦YOLO的架构创新、应用或对比分析。

2.2. Selection Criteria

我们应用了严格的包含和排除标准：

包含标准：

• 提供YOLO架构与方法的深入分析
• 高引用量和广泛影响的研究
• 基于YOLO在各领域应用的实证结果
• 同时讨论YOLO的优势与局限的文章

排除标准：

• 仅提及YOLO而未深入探讨方法或应用的文章
• 缺乏对YOLO发展或应用的实质性贡献的文献
• 多次会议或期刊重复发表的文献

经过筛选，最终确定了72篇文章用于全文分析。这些文献涵盖了YOLO的架构发展、训练和优化策略，以及其在医学影像、自动驾驶、农业等多领域的应用。

2.3. Coding and Classification

所选的文章根据YOLO框架的具体特性进一步分类，并按以下维度进行标注：

• 架构创新：涵盖了YOLO框架各个版本的backbone、neck和head组件的创新（如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv9等）。
• 训练策略：包括数据增强、迁移学习和优化技术。
• 性能指标：关注平均精度均值（mAP）、每秒帧数（FPS）以及计算成本（FLOPs）。
• 应用领域：涵盖医学影像、自动驾驶、农业、工业应用等多种场景。

表1详细列出了各版本YOLO的架构创新和方法学差异。对每个版本，我们分析了训练策略、损失函数、后处理方法和优化手段。这样的系统分类有助于深入理解YOLO的发展演变及其在实际应用中的表现。

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