这篇综述讨论了YOLO（You Only Look Once）的演变过程，并详细分析了从最初的YOLO到YOLOv8和YOLO-NAS的每个版本中的创新和贡献。YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用中的中心实时物体检测系统。下面是对这篇综述内容的中文概述：
文章首先介绍了标准的评估指标和后处理技术，然后讨论了每个模型的网络架构和训练技巧的主要变化。作者对YOLO的演进进行了全面的分析，包括从初始版本到YOLOv8和YOLO-NAS的每个迭代中的创新。他们探讨了在网络架构方面的改进和在训练过程中采用的技巧。最后，文章总结了YOLO发展过程中的重要经验教训，并对其未来进行了展望，强调了增强实时物体检测系统的潜在研究方向。YOLO的发展为实时物体检测领域带来了重要的突破，为机器人、无人驾驶汽车和视频监控等应用提供了有效的解决方案。文章的目的是为读者提供对YOLO的全面了解，并为未来研究和改进实时物体检测系统提供启示。
