在线教程丨YOLO系列10年更新11个版本，最新模型在目标检测多项任务中达SOTA

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作者：大头 编辑：李宝珠 转载请联系本公众号获得授权，并标明来源 HyperAI超神经官网的「教程」板块已上线 YOLO 系列的多个版本，一键部署即可体验~ YOLO (You Only Look Once) 是计算机视觉领域中最具影响力的实时目标检测算法之一， 以其高精度与高效性深受业界青睐，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域。 该模型最早于 2015 年由华盛顿大学研究生 Joseph Redmon 发布，开创了将目标检测视为单一回归问题的先河，实现了端到端的目标检测，并迅速获得了开发者的广泛认可。随后，Alexey Bochkovskiy、Glenn Jocher（Ultralytics 团队）以及美团视觉智能部等团队分别推出了多个重要版本。 截至目前，YOLO 系列模型在 GitHub 上的 Star 数已达数十万，展现了其在计算机视觉领域的影响力。 YOLO 模型任务示例图 YOLO 系列模型的特点在于其单阶段 (One-Stage) 检测 ………………………………