技术博客

YOLO模型现已发展至第13代，引入了高阶超图和全管道增强技术，旨在突破现有模型在局部特征捕捉和低阶成对相关性建模方面的局限。这些技术致力于解决模型难以识别跨位置、跨尺度的高阶全局语义关系的问题，从而显著提升复杂场景下的目标检测能力。本文的核心议题是如何高效地建立多对多高阶语义相关性的模型，以推动目标检测技术迈向新的高度。

YOLO模型目前已发展至第13代，在目标检测领域持续引领技术进步。本研究致力于突破现有模型在局部特征捕捉和低阶成对相关性建模方面的局限，通过引入高阶超图结构与全管道增强技术，实现对跨位置、跨尺度的高阶全局语义关系的有效建模。这一创新旨在提升模型在复杂场景下的检测性能，应对多对多高阶语义相关性建模的核心挑战。