目标检测YOLOv1-YOLO11，算法进化全记录

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以下 文 章来源于微信公众号： 我爱计算机视觉 作者： 算力君 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/jquSHHASSQtIrVVUZEc6OQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 YOLO（You Only Look Once）系列模型自2015年推出以来，彻底变革了目标检测领域，以其单一回归问题设计提升检测效率。文章详述了YOLO从v1到11的演变历程，每一代均在精度和速度上有所突破，特别是最新的YOLO11，在实时检测和多任务应用中表现出色。 YOLO（You Only Look Once）系列模型是一类非常高效的目标检测模型。其主要特点是能够在单次前向传播中同时进行目标的定位和分类，实现实时的目标检测。 YOLO 系列模型从最初的 YOLOv1 到 YOLO11，经过了多次迭代和改进，逐渐提高了检测的精度和速度。 近期，ultralytics 团队再次更新，YOLO11 问世，速度更快、更准确。 YOLOv1 YOLOv1架构图 2015 年 ………………………………