YOLO（You Only Look Once）[1]系列彻底改变了实时目标检测，从其诞生以来，几乎推出了十几个变体。尽管YOLO有十多个版本，但YOLOv5[2]，YOLOv8[3]和YOLOv10[4]在边缘部署场景中尤其突出。这三种变体因其速度、准确性和效率的最佳平衡而受到关注，特别适合资源受限的环境。

由Ultralytics于2020年推出的YOLOv5在性能和易用性方面取得了重大飞跃，成为许多边缘计算应用的首选解决方案[2]。其人气的持续上升得益于其模块化设计，便于定制，并且能够将训练后的模型导出为ONNX、CoreML和TFLite等多种格式，便于在不同平台部署[2]。

YOLOv8在2023年发布，基于YOLOv5的成功，提供了更高的准确性和用于各种计算机视觉任务的统一框架[3]。它引入了 Anchor-Free 点检测，简化了模型架构，并提高了对小物体的性能，这在许多边缘部署场景中是一个关键因素。

最新的迭代YOLOv10进一步推动了边界，采用了减少计算开销的创新方法&

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