YOLOV1到YOLOV10：YOLO变体及其在农业领域应用的综合综述

本综述探讨了从YOLOv1到最先进的YOLOv10在农业进步背景下的变革潜力。主要目的是阐明这些前沿目标检测模型如何重新激发和优化农业的各个方面，包括作物监测和牲畜管理。综述旨在实现关键目标，包括识别农业中的当代挑战、详细评估YOLO的渐进改进及其在农业中的具体应用。这是首批涵盖最新YOLOv10的综述之一，提供了其对精确农业和可持续农业实践影响的新视角。

此外，本综述对YOLO的性能进行了批判性分析，综合现有研究并预测未来趋势。通过审视YOLO变体的独特能力及其实际应用，本综述提供了关于YOLO变体与农业之间不断发展的关系的宝贵见解。研究结果有助于深入理解精确农业和可持续农业实践的潜力，标志着先进目标检测技术在农业领域整合方面的重要进步。

近年来，计算机视觉与农业的交叉领域取得了显著进展，开启了精细农业和农业管理的变革时代【1】。在推动这一范式转变的关键技术中，"You Only Look Once" (YOLO) 算法的发展尤为突出，这是一系列表现出极高效率和精确度的目标检测器。本文综述旨在深入探讨主流的YOLO变体，从YOLOv1开始，一直到最新进展的YOLOv10。特别是，本次探讨希望揭示YOLO变体在革新农业实践和促进可持续发展中的新兴潜力。

2015年，Joseph Redmon引入YOLOv1，这标志着目标检测架构目录中的一个分水岭。YOLO的独特之处在于其能够通过将输入图像划分为网格矩阵，同时预测边界框和类别概率，从而实现实时目标检测【2】。这种从传统的两阶段方法的转变显著提高了速度，同时保持了竞争性的精度，为随后的YOLO迭代奠定了基础。随着YOLO的不断改革，每个变体不仅解决了局限性，还引入了新的技术以提高边缘性能。从YOLOv1到YOLOv10的过渡见证了多个领域的进步，包括架构设计、训练策略和优化技术。后来的YOLO变体旨在解决小目标、遮挡以及提高在不同数据集上的性能等挑战。

这些进步不仅有助于推动计算机视觉和农业的融合，还为实现精确农业和可持续农业实践提供了宝贵的见解，标志着先进目标检测技术在农业领域整合方面的重要进展。