A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond

Auteurs : Juan Terven, Diana Cordova-Esparza

33 pages, 18 figures, 4 tables, submitted to ACM Computing Surveys. This version adds detailed diagrams for YOLOv6, YOLOv7, and PP-YOLOE
Licence : CC BY 4.0

Résumé : 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.

Soumis à arXiv le 02 Avr. 2023

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