YOLO系列综述：YOLOv1-v8及其改进的PP-YOLO，YOLOX，YOLOR，DAMO-YOLO，YOLO with T...

ial improvements and advantages of PP-YOLO, YOLOX, YOLOR, DAMO-YOLO, and YOLO with Transformers, highlighting their impact on the field of object detection. We also delve into the challenges and future directions of YOLO and discuss potential research directions for further improvement. This review provides a comprehensive understanding of the YOLO series and serves as a valuable resource for researchers and practitioners in the field of computer vision and object detection. It also highlights the importance of YOLO in advancing real-time object detection and its potential applications in various domains. 由于YOLO已经成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用中的重要实时物体检测系统，因此我们提出了对YOLO演变的全面分析，从最初的YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和带有Transformers的YOLO，并对每个模型的创新和贡献进行研究。我们首先描述了标准的度量标准和后处理流程，然后讨论了每个模型中网络架构和训练技巧的主要变化。最后，我们总结了PP-YOLO、YOLOX、YOLOR、DAMO-YOLO和YOLO with Transformers的主要改进和优势，重点介绍它们对物体检测领域的影响。我们还深入探讨了YOLO面临的挑战和未来发展方向，讨论了进一步改进的潜在研究方向。本综述提供了对YOLO系列的全面理解，并为计算机视觉和物体检测领域的研究人员和实践者提供了宝贵的资源。它也突显了YOLO在推动实时物体检测方面的重要性，以及其在各个领域中潜在的应用。 总而言之，YOLO系列的综述文章分享了官方经典的YOLOv1-v8的改进，以及PP-YOLO、YOLOX、YOLOR、DAMO-YOLO和YOLO with Transformers等新型模型的重要改进和优势。文章还讨论了YOLO面临的挑战和未来的发展方向，并对进一步改进提出了潜在的研究方向。这篇综述为研究人员和实践者提供了对YOLO系列的全面了解，并突显了其在推动实时物体检测方面的重要性，以及在各个领域中的潜在应用。