YOLO进化史：YOLOv5、YOLOv8 与 YOLOv10 的性能分析与边缘部署探讨！

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前言   这篇论文全面回顾了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的发展历程，重点关注了YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源 ：集智书童 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 1 Introduction YOLO（You Only Look Once）[1]系列彻底改变了实时目标检测，从其诞生以来，几乎推出了十几个变体。尽管YOLO有十多个版本，但YOLOv5[2]，YOLOv8[3]和YOLOv10[4]在边缘部署场景中尤其突出。这三种变体因其速度、准确性和效率的最佳平衡而受到关注，特别适合资源受限的环境。 由Ultralytics于2020年推出的YOLOv5在性能和易用性方面取得了重大飞跃，成为许多边缘计算应用的首选解决方案[2]。其人气的持续上升得益于其模块化设计，便于定制，并且能够 ………………………………