YOLO 目标检测 YOLO 目标检测 核心思想 单阶段检测：回归框 分类一步完成 无 RPN、密集预测 分类与回归头解耦 网格划分、anchor、多尺度特征 实时性与精度平衡 轻量 权衡 版本演进 结构 YOLOv8、v9、v10：解耦头、C2f、蒸馏 等变体 训练与部署 数据标注：COCO、自定义数据集 训练：Ultralytics、MMDetection 导出 ONNX、TensorRT、边缘设备 应用 工业检测、安防、自动驾驶 缺陷检测、行人车辆 边缘部署、Jetson 机器人视觉、抓取目标检测 抓取点、类别+框 与 MoveIt、相机标定 与 集成 自定义 msg、可视化