针对《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》一文，进行了详实的翻译和注释，为论文和研究YOLO技术提供了有力的参考。实时物体检测在自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等领域已经成为至关重要的组成部分。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，被证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经历了多次版本迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，持续提升性能。截至本文发稿，YOLO框架已经从V1发展至v8。作为机器视觉技术应用者，全面了解YOLO的技术演进对于我们更好地选择适用于特定应用的视觉识别技术至关重要，理解每个版本之间的关键创新、差异和改进（例如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）是非常有益的。这有助于更好地理解YOLO的技术发展脉络，更智慧地应用相关的视觉识别技术。