本研究解决了人工检测道路损坏效率低和安全风险高的问题，提出了一种基于深度学习的自动检测流程。通过优化模型架构和速度，尤其是利用轻量化模型和外部数据集，研究显示自定义YOLOv7模型与Tiny YOLOv7模型结合的方案在检测准确性和速度上达到了最佳平衡，F1得分为0.7027。

该综述系统地考察了YOLO目标检测算法的发展进程，从YOLOv1到YOLOv10。研究发现，YOLO算法在提高实时目标检测的速度、准确性和计算效率方面取得了进步。该研究还强调了YOLO在汽车安全、医疗保健、工业制造、监视和农业等领域的影响。通过描述每个版本的技术进步，该综述记录了YOLO的演变，并讨论了早期版本中的挑战和限制。这对于将YOLO与多模态、上下文感知和通用人工智能系统相结合具有重要意义。

该综述系统地考察了YOLO目标检测算法的发展进程，从YOLOv1到YOLOv10，并讨论了其在实时目标检测方面的贡献以及在汽车安全、医疗保健、工业制造、监视和农业等领域的影响。研究还指出了早期版本中的挑战和限制，并探讨了将YOLO与多模态、上下文感知和通用人工智能系统相结合的发展路径。

YOLOv10是清华大学研究人员基于Ultralytics Python包开发的实时目标检测方法，通过消除非最大抑制(NMS)并优化模型组件，实现了最先进的性能。HyperAI超神经官网上线了「YOLOv10实时端到端目标检测」教程，无需命令输入，一键克隆即可开启目标检测。

英特尔发布OpenVINO™工具套件，加速计算机视觉和深度学习应用开发。介绍了使用OpenVINO™ C++ API部署YOLOv10目标检测模型，并使用异步推理接口实现模型推理加速。YOLOv10通过消除非极大值抑制、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时降低计算开销，实现实时目标检测。

该研究调查了从 YOLOv1 到最新的 YOLOv10 变种在农业进展方面的转变潜力，旨在阐述这些尖端目标检测模型如何重振和优化从作物监测到畜牧管理等农业各个方面，为精准农业和可持续农业提供有价值的洞见。

本文介绍了《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书和OpenCV实验大师C++ SDK的功能，包括YOLO系列模型推理和部署、CPU和GPU加速推理能力、读码与解码功能以及工作流引擎和第三方集成测试演示。作者强调了OpenCV实验大师工具软件和工作流引擎库的重要性，可以提高开发效率和研发能力。

YOLOv10模型发布，相比YOLOv8有两个改变：添加了PSA层和CIB层，去掉了NMS。支持默认最大的boxes数目是300。模型转换代码和推理代码实现如下。个人认为YOLOv10是YOLOv8的魔改版本，但还不错。

本文介绍了基于YOLOV2算法的实时目标检测模型YOLO-LITE，该模型在无GPU设备上运行，训练于Pascal VOC和COCO数据集，达到了约21FPS的检测速度，比SSD MobilenetV1快3.8倍，提高了实时目标检测的可访问性。