在快速发展的人工智能领域，目标检测技术的提升不断吸引着研究者和开发者的目光。近日，清华大学的研究团队推出了一种全新的目标检测方法——Hyper-YOLO，这一创新不仅提升了目标检测的性能，还有可能重塑该领域的发展方向。

新智元报道  编辑：LRS【新智元导读】10个AI领域，50篇精品论文，每周看一篇，到2026就能成「AI工程」专家！别再反复看Transformer之类的古董级论文了，该更新论文清单了！现行的AI从工程技术角度可以分为十个领域：前沿大模型、基准评估 ...

然而，现有的YOLO模型在处理跨层特征融合和复杂的高阶特征关系时存在局限，无法充分捕捉跨位置和跨尺度的复杂特征关联。 为了解决这一难点 ...

YOLO（You Only Look Once）系列模型是当前计算机视觉领域备受瞩目的实时目标检测系统，其高效性和易用性使得无数开发者和企业在各类应用中依赖于它。

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统。 Ultralytics 基于此开发了一系列 YOLO 模型，包括 YOLOv5、YOLOv8 和最新的 YOLOv11，不断改进其性能和功能。