在本文中，我们将深入研究 YOLO（You Only Look Once）模型 [1]，该模型以其速度和准确性彻底改变了物体检测领域。我们将首先讨论用于物体检测的传统方法，强调它们的局限性及其带来的挑战。接下来，我们将介绍 YOLO 模型，解释其独特的架构以及它们相对于传统方法的优势。
然后，我们将追溯 YOLO 模型从诞生到最新版本 YOLOv8 和 YOLOv9 的演变过程。本节将介绍每个版本中引入的关键创新和改进，展示 YOLO 如何在物体检测领域保持领先地位。
最后，我们将详细介绍 YOLOv8 和 YOLOv9 的架构和功能，展示这些模型如何突破实时物体检测的极限。读完这篇文章后，你将全面了解 YOLO 模型、其演变过程以及它们为何适合用于各种物体检测任务。
在后续的文章中，我们将探讨 YOLO 模型的具体应用，例如检测人工编写的思维导图中的节点、边和箭头。但现在，让我们专注于了解 YOLO 模型在对象检测领域的强大功能和多功能性。