对象检测彻底改变了机器感知和解释人类世界的方式。这是计算机视觉中一项特别关键的任务，使机器能够识别和定位图像或视频中的物体。如自动驾驶汽车、面部识别系统等。推动对象检测进步的一个关键因素是发明了神经网络架构。强大的神经网络推动了对象检测的进步，增强了计算机视觉的能力。特别是，Faster R-CNN和YOLO等架构在塑造现代物体检测架构方面发挥了重要作用。

YOLO代表You Only Look Once，是最流行和最成功的物体检测方法之一。YOLO的第一个版本于2016年推出，通过将对象检测视为单个回归问题，改变了对象检测的执行方式。它将图像划分为网格，同时预测边界框和类概率。虽然它比以前的物体检测方法更快，但YOLOv1在检测小物体方面有局限性。自从第一个YOLO架构出现以来，已经开发了几种基于YOLO的架构，YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8是YOLO家族目前最先进的型号。

YOLO-NAS对象检测算法

新的YOLO-NAS以无与伦比的精度-速度性能提供最先进的（SOTA）性能，优于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等其他型号。现有的YOLO模型面临限制，如量化支持不足和准确性延迟权衡不足。YOLO-NAS模型在包括COCO、Objects365和Roboflow 100在内的知名数据集上进行