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对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]
yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
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