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本文系统梳理了YOLO系列目标检测算法（v1-v3）的核心技术演进。YOLOv1首创单阶段检测框架，将目标检测转化为回归问题，实现45fps实时检测但小目标识别效果欠佳；YOLOv2引入DarkNet-19骨干网络、锚框机制和passthrough层，通过多尺度训练显著提升召回率；YOLOv3采用更深的DarkNet-53网络，结合FPN特征金字塔实现三尺度预测，有效解决小目标检测难题。三版本在保持实时性的基础上，通过网络结构优化、多尺度特征融合等技术迭代，逐步提升了检测精度和适应性，为后续目标检测算法发展

本文系统介绍了目标检测相关概念与技术要点。首先阐述了目标检测的核心任务（识别物体类别和位置），并对比了其与图像分类、分割的区别。详细解析了YOLO算法原理，包括单阶段检测特点、数据标注流程、评价指标（IoU、mAP等）及NMS处理机制。同时介绍了目标检测中的关键性能指标（FPS、FLOPS）和YOLO的三层网络结构（Backbone、Neck、Detection head）。通过对比单阶段和两阶段检测器的差异，全面呈现了目标检测技术体系的核心要素。