YOLO 系列目的检测大合集

YOLO（You Only Look Once，你只看一次性）是一系列开创性的实时目的检测模型，它们彻底扭转了计算机视觉畛域。由Joseph Redmon开发，后续版本由不同钻研人员迭代，YOLO模型以其在图像中检测对象的高速度和准确性而知名。以下是对每个YOLO版本的具体检查：

关键奉献：

限度：

2. YOLOv2（YOLO9000）

关键奉献：

改良：

关键奉献：

改良：

关键奉献：

改良：

关键奉献：

改良：

YOLOv6在前身YOLOv5的基础上引入了几项翻新和改良，专一于提高性能、效率和适用性，以顺应各种事实环球场景。以下是关键的新性能和改良：

关键奉献：

改良：

颁布年份：2022年

YOLOv7是YOLO（你只看一次性）系列目的检测模型的间断，以其实时性能和准确性而知名。这一迭代带来了几个值得留意的提高，增强了架构设计和性能效率。

关键奉献：

(1)高效层聚合网络（ELAN）：

(2)裁减高效层聚合网络（E-ELAN）：在ELAN的基础上，裁减版本E-ELAN经过提高参数应用率和计算效率进一步优化了网络。这准许更深的网络具备更好的性能目的。

(3)灵活头部：YOLOv7以灵活头部模块为特征，该模块在训练时期自顺应地调整网络的重点。这种机制有助于更好地处置各种大小的对象，并提高了检测精度，特意是关于较小的对象。

(4)辅佐和疏导损失：模型驳回了辅佐和疏导损失的组合来促成更好的学习。辅佐损失在训练的早期阶段疏导网络，而疏导损失确保了准确的最终预测。

(5)标签调配战略：YOLOv7引入了一种新的标签调配战略来优化训练环节。这种战略确保经常使用了最相关和最有消息量的标签，从而提高了准确性和鲁棒性。

改良：

颁布年份：2023年，由Ultralytics颁布。

关键奉献和改良：

9.YOLOv8.1

颁布年份：2024年1月，由Ultralytics颁布。

颁布年份：2024年2月

关键个性：

(1)可编程梯度消息（PGI）：

(2)通用ELAN（GELAN）：YOLOv9中的GELAN架构平衡了参数数量、计算复杂性、准确性和推理速度。它准许用户为不同的推理设施选用适宜的计算块，提高了多性能性和性能。

(3)性能优化：

(4)多性能性和运行：

(5)试验验证：在MS COCO数据集上启动的宽泛试验验证了YOLOv9的顶级性能。它清楚超越了现有的实时目的检测器，展现了在速度、准确性和资源效率方面的改良。

奉献：

总之，YOLOv9代表了YOLO系列的严重提高，联合了PGI和GELAN等翻新概念，提供了一个弱小、多性能且高效的目的检测模型，适用于宽泛的运行。

11. YOLOv10

颁布年份：2024年5月

YOLOv10代表了实时目的检测畛域的严重提高，建设在其在YOLO（你只看一次性）系列中的晚辈奠定的松软基础上。这一迭代引入了几个关键翻新和改良，旨在提高性能和效率。以下是YOLOv10的关键亮点：

关键个性：

颁布年份：2021年

关键奉献和改良：

颁布年份：2021年

关键奉献和改良：

14. PaddleYOLO

颁布年份：2022年8月，作为PaddlePaddle深度学习平台的一局部开发。

关键奉献和改良：

颁布年份：2022年9月，是MMDetection框架的一局部，被钻研社区宽泛经常使用。

关键奉献和改良：

这些模型代表了YOLO家族和目的检测框架的关键提高，每个模型都奉献了共同的性能和改良，以满足特定需求友好台。

论断

每个YOLO版本都对目的检测畛域做出了关键奉献（不要搞错，一些最新版本还支持对象宰割、定向边界框等），不时推进实时计算机视觉运行的或许性的边界。从YOLOv1到YOLOv10的开展显示了模型架构、训练技术和性能优化方面的清楚演化，坚固了YOLO作为目的检测的上游方法的位置。

留意：由于对模型架构的了解有限，我省略了一些YOLO版本，如GOLD-YOLO、DAMO-YOLO、YOLO Air、Scaled YOLOv4、deepstream YOLO等。