【摘 要】
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YOLO算法是目标检测中研究的热点方向之一。近几年，随着YOLO系列算法及其改进模型的不断提出，使其在目标检测领域取得了优异的成绩，被广泛应用于现实中各个领域。针对YOLO系列目标检测算法，首先整理了目标检测典型数据集及评价指标；其次回顾了YOLO整体框架以及YOLOv1-YOLOv7目标检测算法的发展历程；然后总结了在输入、特征提取和预测这三个阶段下的数据增强、轻量化网络构建和IOU损失优化等八
【基金项目】
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国家自然科学基金（62162001，61762003）； 宁夏自然科学基金（2022AAC02041）； 宁夏优秀人才支持计划； 北方民族大学创新项目（YCX22181）；
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YOLO算法是目标检测中研究的热点方向之一。近几年，随着YOLO系列算法及其改进模型的不断提出，使其在目标检测领域取得了优异的成绩，被广泛应用于现实中各个领域。针对YOLO系列目标检测算法，首先整理了目标检测典型数据集及评价指标；其次回顾了YOLO整体框架以及YOLOv1-YOLOv7目标检测算法的发展历程；然后总结了在输入、特征提取和预测这三个阶段下的数据增强、轻量化网络构建和IOU损失优化等八个改进方向的模型及性能；接着介绍了YOLO算法应用领域；最后结合目标检测目前存在的实际问题，总结并展望了YOLO算法的发展方向。
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