YOLO（You Only Look Once，你只看一次）是一系列開創(chuàng)性的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測模型，它們徹底改變了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。由Joseph Redmon開發(fā)，后續(xù)版本由不同研究人員迭代，YOLO模型以其在圖像中檢測對象的高速度和準(zhǔn)確性而聞名。以下是對每個(gè)YOLO版本的詳細(xì)查看：

1. YOLOv1

發(fā)布時(shí)間：2016年

主要貢獻(xiàn)：

• 統(tǒng)一檢測：YOLOv1引入了一種新方法，將目標(biāo)檢測框架作為一個(gè)單一的回歸問題，直接從圖像像素到邊界框坐標(biāo)和類別概率。
• 網(wǎng)格系統(tǒng)：圖像被劃分為S x S的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格單元預(yù)測B個(gè)邊界框及其置信度分?jǐn)?shù)。
• 速度：YOLOv1比之前的檢測系統(tǒng)（如R-CNN和Faster R-CNN）快得多，實(shí)現(xiàn)了每秒45幀（fps）的實(shí)時(shí)性能，快速版本達(dá)到155 fps。

限制：

• 定位誤差：YOLOv1在精確定位較小對象時(shí)存在困難。
• 泛化：它傾向于對新出現(xiàn)或頻率較低的對象泛化能力較差。

2. YOLOv2（YOLO9000）

發(fā)布時(shí)間：2017年

主要貢獻(xiàn)：

• 批量歸一化：實(shí)施批量歸一化以歸一化每層的輸入，改善了收斂性和正則化。
• 高分辨率分類器：在高分辨率圖像上訓(xùn)練模型，從而提高了性能。
• 錨框：采用錨框（Faster R-CNN引入的一種技術(shù)）來預(yù)測邊界框，提高了定位精度。
• YOLO9000：模型在COCO數(shù)據(jù)集和超過9000個(gè)類別的自定義數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，因此得名YOLO9000，允許檢測廣泛范圍的對象類別。

改進(jìn)：

• 與YOLOv1相比，平均精度均值（mAP）更好。
• 提高了速度和準(zhǔn)確性的平衡。

3. YOLOv3

發(fā)布時(shí)間：2018年

主要貢獻(xiàn)：

• 特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）：YOLOv3使用FPN在三個(gè)不同的尺度上檢測對象，提高了對小對象的檢測。
• Darknet-53主干網(wǎng)絡(luò)：引入了新的主干網(wǎng)絡(luò)Darknet-53，它更深、更高效，結(jié)合了殘差連接。
• 多標(biāo)簽分類：每個(gè)邊界框可以預(yù)測多個(gè)類別標(biāo)簽，這有助于處理對象可能屬于多個(gè)類別的情況。

改進(jìn)：

• YOLOv3在保持實(shí)時(shí)速度的同時(shí)顯著提高了準(zhǔn)確性。
• 在檢測小對象和處理復(fù)雜圖像方面取得了顯著改進(jìn)。

4. YOLOv4

發(fā)布時(shí)間：2020年

主要貢獻(xiàn)：

• 免費(fèi)工具包（BoF）和特殊工具包（BoS）：引入了一系列增強(qiáng)功能，分為BoF（在不增加推理時(shí)間的情況下提高準(zhǔn)確性的技術(shù)）和BoS（略微增加推理時(shí)間但顯著提高準(zhǔn)確性的技術(shù)）。
• CSPDarknet53主干網(wǎng)絡(luò)：使用了CSPDarknet53，它結(jié)合了跨階段部分連接，提高了學(xué)習(xí)效率并減少了計(jì)算負(fù)載。
• 數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)：采用了如Mosaic和Self-Adversarial Training等技術(shù)來增強(qiáng)模型的魯棒性和泛化能力。

改進(jìn)：

• mAP和FPS顯著增加，使其成為發(fā)布時(shí)最快、最準(zhǔn)確的模型之一。
• 提高了檢測小對象和大對象的能力。

5. YOLOv5

發(fā)布時(shí)間：2020年（由Ultralytics發(fā)布，不是Joseph Redmon的官方續(xù)作）

主要貢獻(xiàn)：

• PyTorch實(shí)現(xiàn)：YOLOv5使用PyTorch開發(fā)，使其更易于訪問和修改。
• 預(yù)訓(xùn)練模型：為不同用例提供了各種預(yù)訓(xùn)練模型（小到大），促進(jìn)了遷移學(xué)習(xí)。
• 自學(xué)習(xí)邊界框錨：通過在訓(xùn)練期間自動(dòng)調(diào)整錨框來增強(qiáng)學(xué)習(xí)過程。

改進(jìn)：

• 保持實(shí)時(shí)檢測能力，提高了準(zhǔn)確性。
• 簡化了部署和集成到各種應(yīng)用程序中。

6. YOLOv6

發(fā)布時(shí)間：2022年

YOLOv6在前身YOLOv5的基礎(chǔ)上引入了幾項(xiàng)創(chuàng)新和改進(jìn)，專注于提高性能、效率和適用性，以適應(yīng)各種現(xiàn)實(shí)世界場景。以下是關(guān)鍵的新功能和改進(jìn)：

主要貢獻(xiàn)：

• 工業(yè)適用性：YOLOv6專門針對工業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)，優(yōu)化了邊緣設(shè)備上的實(shí)時(shí)性能，這些設(shè)備的計(jì)算資源可能有限。
• 增強(qiáng)架構(gòu)：YOLOv6包括改進(jìn)的主干和頸部設(shè)計(jì)，提高了特征提取和表示能力。這導(dǎo)致更好的檢測精度和性能。
• 無錨檢測：YOLOv6的一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是探索無錨檢測方法。這通過去除錨生成和匹配的需求來簡化訓(xùn)練過程，可能導(dǎo)致更快的訓(xùn)練時(shí)間和某些數(shù)據(jù)集上的性能改進(jìn)。
• 高級(jí)訓(xùn)練技術(shù)：YOLOv6采用了高級(jí)訓(xùn)練技術(shù)，如復(fù)雜的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略和優(yōu)化的訓(xùn)練時(shí)間表。這些技術(shù)提高了模型在不同條件和數(shù)據(jù)集下的魯棒性和泛化能力。
• 改進(jìn)的損失函數(shù)：模型使用經(jīng)過改進(jìn)的損失函數(shù)，在訓(xùn)練期間提供更準(zhǔn)確的梯度，幫助模型更好地學(xué)習(xí)對象及其位置的表示。這些損失函數(shù)旨在更有效地處理目標(biāo)檢測任務(wù)的復(fù)雜性。

改進(jìn)：

• 性能提升：與YOLOv5相比，YOLOv6在平均精度均值（mAP）方面顯示出顯著改進(jìn)。這是通過架構(gòu)優(yōu)化和增強(qiáng)的訓(xùn)練方法實(shí)現(xiàn)的，使YOLOv6能夠更準(zhǔn)確地檢測對象。
• 效率和速度：YOLOv6旨在比YOLOv5更具計(jì)算效率。它在保持或提高準(zhǔn)確性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了更高的檢測速度，使其更適合實(shí)時(shí)應(yīng)用，特別是在邊緣設(shè)備上。
• 減少模型大小和計(jì)算成本：與YOLOv5相比，YOLOv6以更少的參數(shù)和更低的計(jì)算要求實(shí)現(xiàn)了更好的性能。這種模型大小和計(jì)算成本的減少使YOLOv6在資源受限的環(huán)境中部署更有效。
• 多功能性和適應(yīng)性：與YOLOv5相比，YOLOv6具有更廣泛的多功能性和適應(yīng)性，能夠處理各種大小和復(fù)雜性的對象，這得益于其改進(jìn)的特征提取機(jī)制和無錨檢測方法。
• 針對邊緣設(shè)備的優(yōu)化：對YOLOv6的特別關(guān)注包括模型量化和剪枝等技術(shù)。這些優(yōu)化使YOLOv6更適合在計(jì)算能力有限的設(shè)備上部署，提高了其在工業(yè)應(yīng)用中的實(shí)用性。
• 延遲減少：通過一致的雙重分配消除了對非最大抑制（NMS）的需求，與YOLOv5相比，YOLOv6顯著減少了端到端延遲，提高了實(shí)時(shí)性能。

7. YOLOv7

發(fā)布年份：2022年

YOLOv7是YOLO（你只看一次）系列目標(biāo)檢測模型的延續(xù)，以其實(shí)時(shí)性能和準(zhǔn)確性而聞名。這一迭代帶來了幾個(gè)值得注意的進(jìn)步，增強(qiáng)了架構(gòu)設(shè)計(jì)和性能效率。

主要貢獻(xiàn)：

(1)高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（ELAN）：

• YOLOv7引入了一種名為高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（ELAN）的新架構(gòu)設(shè)計(jì)，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和有效表示特征的能力。
• ELAN結(jié)構(gòu)增強(qiáng)了梯度流，并加強(qiáng)了在不同層捕獲不同特征的能力。

(2)擴(kuò)展高效層聚合網(wǎng)絡(luò)（E-ELAN）：在ELAN的基礎(chǔ)上，擴(kuò)展版本E-ELAN通過提高參數(shù)利用率和計(jì)算效率進(jìn)一步優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)。這允許更深的網(wǎng)絡(luò)具有更好的性能指標(biāo)。

(3)動(dòng)態(tài)頭部：YOLOv7以動(dòng)態(tài)頭部模塊為特色，該模塊在訓(xùn)練期間自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的重點(diǎn)。這種機(jī)制有助于更好地處理各種大小的對象，并提高了檢測精度，特別是對于較小的對象。

(4)輔助和引導(dǎo)損失：模型采用了輔助和引導(dǎo)損失的組合來促進(jìn)更好的學(xué)習(xí)。輔助損失在訓(xùn)練的早期階段引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，而引導(dǎo)損失確保了準(zhǔn)確的最終預(yù)測。

(5)標(biāo)簽分配策略：YOLOv7引入了一種新的標(biāo)簽分配策略來優(yōu)化訓(xùn)練過程。這種策略確保使用了最相關(guān)和最有信息量的標(biāo)簽，從而提高了準(zhǔn)確性和魯棒性。

改進(jìn)：

• 性能提升：與YOLOv6相比，YOLOv7實(shí)現(xiàn)了更高的平均精度均值（mAP）。性能提升歸因于YOLOv7中實(shí)施的架構(gòu)改進(jìn)和新穎的訓(xùn)練策略。
• 計(jì)算效率：盡管網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和深度增加，YOLOv7旨在更具計(jì)算效率。它以更少的計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)了更好的性能，使其適合在資源受限的環(huán)境中部署。
• 改進(jìn)的訓(xùn)練技術(shù)：YOLOv7利用高級(jí)訓(xùn)練技術(shù)，如動(dòng)態(tài)頭部模塊和高效層聚合，來增強(qiáng)學(xué)習(xí)過程。這些技術(shù)導(dǎo)致更快的收斂和在不同數(shù)據(jù)集上更好的泛化。
• 更好地處理對象尺度變化：動(dòng)態(tài)頭部和改進(jìn)的標(biāo)簽分配策略使YOLOv7能夠更好地檢測不同尺度的對象，特別是以前版本難以檢測的小型對象。
• 增強(qiáng)的主干和頸部設(shè)計(jì)：— YOLOv7的主干和頸部組件經(jīng)過改進(jìn)，以提高特征提取和表示。這導(dǎo)致在廣泛的情境中更準(zhǔn)確、更強(qiáng)大的目標(biāo)檢測。

8. YOLOv8

發(fā)布年份：2023年，由Ultralytics發(fā)布。

主要貢獻(xiàn)和改進(jìn)：

• C2f構(gòu)建塊：YOLOv8引入了C2f（連接到融合）構(gòu)建塊，改進(jìn)了
• 特征提取和融合，增強(qiáng)了模型處理復(fù)雜目標(biāo)檢測任務(wù)的能力。
• 增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)經(jīng)過改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)更好的性能和效率，專注于以更低的計(jì)算成本實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性。
• 改進(jìn)的訓(xùn)練策略：結(jié)合了先進(jìn)的訓(xùn)練策略，包括更好的增強(qiáng)技術(shù)和優(yōu)化算法，有助于提高模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。
• 與Ultralytics Hub集成：YOLOv8與Ultralytics Hub集成，這是一個(gè)管理和部署模型的平臺(tái)，簡化了用戶的工作流程，并促進(jìn)了更容易的模型管理。

9.YOLOv8.1

發(fā)布年份：2024年1月，由Ultralytics發(fā)布。

• YOLOv8 OBB模型：引入了定向邊界框模型，提高了檢測角度對象的準(zhǔn)確性。
• 分割增強(qiáng)：高級(jí)分割功能，用于更精確的圖像分析。
• 性能優(yōu)化：專注于YOLOv8框架的速度和效率的改進(jìn)。

10. YOLOv9

發(fā)布年份：2024年2月

關(guān)鍵特性：

(1)可編程梯度信息（PGI）：

• YOLOv9引入了PGI，這是一個(gè)旨在通過輔助可逆分支生成可靠梯度的概念。這有助于保持執(zhí)行目標(biāo)任務(wù)所需的深度特征的關(guān)鍵特征。
• PGI允許靈活選擇適合特定任務(wù)的損失函數(shù)，克服了與傳統(tǒng)深度監(jiān)督過程相關(guān)的限制。

(2)通用ELAN（GELAN）：YOLOv9中的GELAN架構(gòu)平衡了參數(shù)數(shù)量、計(jì)算復(fù)雜性、準(zhǔn)確性和推理速度。它允許用戶為不同的推理設(shè)備選擇合適的計(jì)算塊，提高了多功能性和性能。

(3)性能提升：

• 與以前的模型相比，YOLOv9在各種指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)了卓越的性能。在準(zhǔn)確性、參數(shù)效率和計(jì)算要求方面，它優(yōu)于YOLOv8和其他最先進(jìn)的模型。
• 例如，與YOLOv8-X相比，YOLOv9-E實(shí)現(xiàn)了1.7%更高的平均精度（AP），參數(shù)減少了16%，計(jì)算成本降低了27%。

(4)多功能性和應(yīng)用：

• PGI和GELAN的集成允許YOLOv9有效地應(yīng)用于輕量級(jí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，使其適合廣泛的現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用。
• YOLOv9的設(shè)計(jì)支持傳統(tǒng)和深度卷積，為模型部署和優(yōu)化提供了靈活性。

(5)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：在MS COCO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的廣泛實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了YOLOv9的頂級(jí)性能。它顯著超過了現(xiàn)有的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測器，展示了在速度、準(zhǔn)確性和資源效率方面的改進(jìn)。

貢獻(xiàn)：

• 理論見解：YOLOv9的開發(fā)包括對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的理論分析，特別關(guān)注可逆函數(shù)。這一分析有助于解決以前無法解釋的現(xiàn)象，并指導(dǎo)了PGI和輔助可逆分支的設(shè)計(jì)。
• 增強(qiáng)的輕量級(jí)模型：PGI有效地解決了深度監(jiān)督的限制，使輕量級(jí)模型實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確性，使其適合日常使用。
• 效率和速度：使用傳統(tǒng)卷積的GELAN設(shè)計(jì)，確保了與基于深度卷積的設(shè)計(jì)相比，參數(shù)使用效率和計(jì)算速度更高。

總之，YOLOv9代表了YOLO系列的重大進(jìn)步，結(jié)合了PGI和GELAN等創(chuàng)新概念，提供了一個(gè)強(qiáng)大、多功能且高效的目標(biāo)檢測模型，適用于廣泛的應(yīng)用。

11. YOLOv10

發(fā)布年份：2024年5月

YOLOv10代表了實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測領(lǐng)域的重大進(jìn)步，建立在其在YOLO（你只看一次）系列中的前輩奠定的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)上。這一迭代引入了幾個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新和改進(jìn)，旨在提高性能和效率。以下是YOLOv10的主要亮點(diǎn)：

關(guān)鍵特性：

• 無NMS訓(xùn)練：YOLOv10通過使用一致的雙重分配消除了其后處理階段對非最大抑制（NMS）的需求。這種方法不僅顯著減少了端到端延遲，還保持了競爭性能水平。
• 整體模型設(shè)計(jì)：YOLOv10的設(shè)計(jì)策略專注于效率和準(zhǔn)確性之間的平衡。模型的各個(gè)組成部分都經(jīng)過優(yōu)化，以減少計(jì)算開銷，同時(shí)提高能力。這包括全面的架構(gòu)調(diào)整，導(dǎo)致更少的參數(shù)和更低的延遲。
• 性能提升：在各種模型規(guī)模（N、S、M、L、X）中，YOLOv10在平均精度（AP）方面取得了改進(jìn)，同時(shí)顯著減少了參數(shù)和計(jì)算要求。例如，與前身YOLOv8-N相比，YOLOv10-N實(shí)現(xiàn)了1.2%的AP改進(jìn)，參數(shù)減少了28%，計(jì)算成本降低了23%。
• 效率增益：YOLOv10在準(zhǔn)確性和計(jì)算成本之間展現(xiàn)了優(yōu)越的權(quán)衡。例如，與YOLOv6–3.0-S相比，YOLOv10-S實(shí)現(xiàn)了1.5 AP改進(jìn)，并大幅減少了參數(shù)和FLOPs（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）。
• 延遲減少：通過消除NMS和優(yōu)化模型架構(gòu)，YOLOv10實(shí)現(xiàn)了顯著的延遲減少。例如，與YOLOv9-C相比，YOLOv10-S的延遲降低了46%，展示了模型在實(shí)時(shí)應(yīng)用中的效率。
• 比較性能：YOLOv10在速度和準(zhǔn)確性方面一致優(yōu)于其他最先進(jìn)的模型，如RT-DETR和以前的YOLO版本。它比RT-DETR-R18快1.8倍，同時(shí)保持類似的AP性能，并且在參數(shù)和FLOPs方面也大幅減少。

12. YOLOX

發(fā)布年份：2021年

主要貢獻(xiàn)和改進(jìn)：

• 無錨設(shè)計(jì)：YOLOX采用無錨機(jī)制，簡化了模型架構(gòu)和訓(xùn)練過程。
• 分離的頭部：分離的頭部將分類和定位任務(wù)分開，提高了整體性能。
• 高級(jí)增強(qiáng)技術(shù)：使用Mosaic和MixUp等技術(shù)來增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性。
• 性能提升：與以前的YOLO版本相比，YOLOX實(shí)現(xiàn)了更高的準(zhǔn)確性和效率，使其與其他最先進(jìn)的模型競爭。

13. YOLOR

發(fā)布年份：2021年

主要貢獻(xiàn)和改進(jìn)：

• 統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)：YOLOR（你只學(xué)習(xí)一次表示）將顯性和隱性知識(shí)整合到統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)中，增強(qiáng)了模型的學(xué)習(xí)能力。
• 知識(shí)蒸餾：利用知識(shí)蒸餾來提高輕量級(jí)模型的性能。
• 改進(jìn)的主干：在主干中結(jié)合了CSPNet，增強(qiáng)了特征提取和表示。
• 多功能性：在各種任務(wù)中表現(xiàn)出色，包括目標(biāo)檢測、實(shí)例分割和關(guān)鍵點(diǎn)檢測。

14. PaddleYOLO

發(fā)布年份：2022年8月，作為PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的一部分開發(fā)。

主要貢獻(xiàn)和改進(jìn)：

• 針對PaddlePaddle優(yōu)化：PaddleYOLO針對PaddlePaddle框架進(jìn)行了優(yōu)化，確保了高效的訓(xùn)練和推理。
• 全面模型：包括各種YOLO模型（YOLOv3、YOLOv4等），針對PaddlePaddle進(jìn)行了特定優(yōu)化。
• 易用性：提供用戶友好的API和廣泛的文檔，使開發(fā)者易于訪問。
• 高性能：通過在PaddlePaddle平臺(tái)上提供高準(zhǔn)確性和快速推理時(shí)間，與其他YOLO實(shí)現(xiàn)競爭。

15. MMYOLO

發(fā)布年份：2022年9月，是MMDetection框架的一部分，被研究社區(qū)廣泛使用。

主要貢獻(xiàn)和改進(jìn)：

• 模塊化設(shè)計(jì)：MMYOLO受益于MMDetection的模塊化設(shè)計(jì)，允許輕松定制和擴(kuò)展。
• 與MMDetection集成：與MMDetection框架內(nèi)的其他模型和工具無縫集成，促進(jìn)了全面的實(shí)驗(yàn)。
• 最新技術(shù)：結(jié)合了目標(biāo)檢測的最新進(jìn)展，包括高級(jí)增強(qiáng)方法和損失函數(shù)。
• 研究導(dǎo)向：旨在具有高度靈活性和可配置性，非常適合研究目的和開發(fā)新技術(shù)。

這些模型代表了YOLO家族和目標(biāo)檢測框架的重要進(jìn)步，每個(gè)模型都貢獻(xiàn)了獨(dú)特的功能和改進(jìn)，以滿足特定需求和平臺(tái)。

結(jié)論

每個(gè)YOLO版本都對目標(biāo)檢測領(lǐng)域做出了重要貢獻(xiàn)（不要搞錯(cuò)，一些最新版本還支持對象分割、定向邊界框等），不斷推動(dòng)實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的可能性的邊界。從YOLOv1到Y(jié)OLOv10的發(fā)展顯示了模型架構(gòu)、訓(xùn)練技術(shù)和性能優(yōu)化方面的顯著演變，鞏固了YOLO作為目標(biāo)檢測的領(lǐng)先方法的地位。

注意：由于對模型架構(gòu)的理解有限，我省略了一些YOLO版本，如GOLD-YOLO、DAMO-YOLO、YOLO Air、Scaled YOLOv4、deepstream YOLO等。