YOLO算法演进综述：从YOLOv1到YOLOv13的技术突破与应用实践，一文掌握YOLO家族全部算法！目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，旨在从图像或视频中精确识别和定位感兴趣的目标对象。在深度学习出现之前，传统目标检测方法主要依赖手工设计特征（如HOG、SIFT）和机器学习分类器（如SVM），这些方法在可控条件下表现良好，但在复杂的现实场景中往往难以泛化。卷积神经网络（CNN）的出现彻底改变了这一领域，通过自动化特征提取和端到端学习，显著提升了检测性能。然而，基于滑动窗口的区域提议方法计算开销巨大，难以满足实时检测需求。2013年提出的R-CNN系列通过选择性搜索生成区域提议，再通过CNN处理，虽