A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond

要約

YOLO は、ロボット工学、無人自動車、およびビデオ監視アプリケーションのための中心的なリアルタイム物体検出システムとなっています。
オリジナルの YOLO から YOLOv8 および YOLO-NAS に至​​るまでの各反復における革新と貢献を調査し、YOLO の進化の包括的な分析を示します。
まず、標準のメトリクスと後処理について説明します。
次に、ネットワーク アーキテクチャの主な変更点と各モデルのトレーニングのコツについて説明します。
最後に、YOLO の開発から得た重要な教訓を要約し、その将来についての展望を提供し、リアルタイム物体検出システムを強化するための潜在的な研究の方向性を強調します。

要約(オリジナル)

YOLO has become a central real-time object detection system for robotics, driverless cars, and video monitoring applications. We present a comprehensive analysis of YOLO’s evolution, examining the innovations and contributions in each iteration from the original YOLO to YOLOv8 and YOLO-NAS. We start by describing the standard metrics and postprocessing; then, we discuss the major changes in network architecture and training tricks for each model. Finally, we summarize the essential lessons from YOLO’s development and provide a perspective on its future, highlighting potential research directions to enhance real-time object detection systems.

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