2303_77200324的博客

本文将围绕 YOLOv1 到 YOLOv12 的发展历程进行系统梳理，分析每个版本的提出时间、核心创新点、网络结构改进、性能提升以及其在工业界的影响。文末还将对 YOLO 系列在当前趋势下的未来发展做简要讨论，并总结 YOLO 在目标检测领域的整体价值与启示。

传统图像处理方法是指在计算机视觉和图像处理领域的早期阶段广泛应用的经典技术和方法。

YOLOv12 在结构上将CNN 与 Transformer进行了高效融合，既保留了 YOLO 系列快速特征提取与多尺度融合的优点，又通过注意力机制获得了更强的上下文感知能力。注意力机制的硬件友好度：在硬件逐渐支持 FlashAttention 等技术的背景下，注意力机制在实时检测中将占据更重要的位置。分层注意力设计：浅层与深层对注意力的需求不同，论文通过分层嵌入不同注意力模块，值得其他视觉任务（如语义分割、关键点检测）借鉴。