YOLO（You Only Look Once，你只看一次）是一系列開創性的實時目標檢測模型，它們徹底改變了計算機視覺領域。由Joseph Redmon開發，后續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確性而聞名。以下是對每個YOLO版本的詳細查看：

1. YOLOv1

發布時間：2016年

主要貢獻：

• 統一檢測：YOLOv1引入了一種新方法，將目標檢測框架作為一個單一的回歸問題，直接從圖像像素到邊界框坐標和類別概率。
• 網格系統：圖像被劃分為S x S的網格，每個網格單元預測B個邊界框及其置信度分數。
• 速度：YOLOv1比之前的檢測系統（如R-CNN和Faster R-CNN）快得多，實現了每秒45幀（fps）的實時性能，快速版本達到155 fps。

限制：

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

2. YOLOv2（YOLO9000）

發布時間：2017年

主要貢獻：

• 批量歸一化：實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）來預測邊界框，提高了定位精度。
• YOLO9000：模型在COCO數據集和超過9000個類別的自定義數據集上進行訓練，因此得名YOLO9000，允許檢測廣泛范圍的對象類別。

改進：

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

3. YOLOv3

發布時間：2018年

主要貢獻：

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

改進：

• YOLOv3在保持實時速度的同時顯著提高了準確性。
• 在檢測小對象和處理復雜圖像方面取得了顯著改進。

4. YOLOv4

發布時間：2020年

主要貢獻：

• 免費工具包（BoF）和特殊工具包（BoS）：引入了一系列增強功能，分為BoF（在不增加推理時間的情況下提高準確性的技術）和BoS（略微增加推理時間但顯著提高準確性的技術）。
• CSPDarknet53主干網絡：使用了CSPDarknet53，它結合了跨階段部分連接，提高了學習效率并減少了計算負載。
• 數據增強技術：采用了如Mosaic和Self-Adversarial Training等技術來增強模型的魯棒性和泛化能力。

改進：

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

5. YOLOv5

發布時間：2020年（由Ultralytics發布，不是Joseph Redmon的官方續作）

主要貢獻：

• PyTorch實現：YOLOv5使用PyTorch開發，使其更易于訪問和修改。
• 預訓練模型：為不同用例提供了各種預訓練模型（小到大），促進了遷移學習。
• 自學習邊界框錨：通過在訓練期間自動調整錨框來增強學習過程。

改進：

• 保持實時檢測能力，提高了準確性。
• 簡化了部署和集成到各種應用程序中。

6. YOLOv6

發布時間：2022年

YOLOv6在前身YOLOv5的基礎上引入了幾項創新和改進，專注于提高性能、效率和適用性，以適應各種現實世界場景。以下是關鍵的新功能和改進：

主要貢獻：

• 工業適用性：YOLOv6專門針對工業應用設計，優化了邊緣設備上的實時性能，這些設備的計算資源可能有限。
• 增強架構：YOLOv6包括改進的主干和頸部設計，提高了特征提取和表示能力。這導致更好的檢測精度和性能。
• 無錨檢測：YOLOv6的一個重要創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練過程，可能導致更快的訓練時間和某些數據集上的性能改進。
• 高級訓練技術：YOLOv6采用了高級訓練技術，如復雜的數據增強策略和優化的訓練時間表。這些技術提高了模型在不同條件和數據集下的魯棒性和泛化能力。
• 改進的損失函數：模型使用經過改進的損失函數，在訓練期間提供更準確的梯度，幫助模型更好地學習對象及其位置的表示。這些損失函數旨在更有效地處理目標檢測任務的復雜性。

改進：

• 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。這是通過架構優化和增強的訓練方法實現的，使YOLOv6能夠更準確地檢測對象。
• 效率和速度：YOLOv6旨在比YOLOv5更具計算效率。它在保持或提高準確性的同時實現了更高的檢測速度，使其更適合實時應用，特別是在邊緣設備上。
• 減少模型大小和計算成本：與YOLOv5相比，YOLOv6以更少的參數和更低的計算要求實現了更好的性能。這種模型大小和計算成本的減少使YOLOv6在資源受限的環境中部署更有效。
• 多功能性和適應性：與YOLOv5相比，YOLOv6具有更廣泛的多功能性和適應性，能夠處理各種大小和復雜性的對象，這得益于其改進的特征提取機制和無錨檢測方法。
• 針對邊緣設備的優化：對YOLOv6的特別關注包括模型量化和剪枝等技術。這些優化使YOLOv6更適合在計算能力有限的設備上部署，提高了其在工業應用中的實用性。
• 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，提高了實時性能。

7. YOLOv7

發布年份：2022年

YOLOv7是YOLO（你只看一次）系列目標檢測模型的延續，以其實時性能和準確性而聞名。這一迭代帶來了幾個值得注意的進步，增強了架構設計和性能效率。

主要貢獻：

(1)高效層聚合網絡（ELAN）：

• YOLOv7引入了一種名為高效層聚合網絡（ELAN）的新架構設計，顯著提高了網絡學習和有效表示特征的能力。
• ELAN結構增強了梯度流，并加強了在不同層捕獲不同特征的能力。

(2)擴展高效層聚合網絡（E-ELAN）：在ELAN的基礎上，擴展版本E-ELAN通過提高參數利用率和計算效率進一步優化了網絡。這允許更深的網絡具有更好的性能指標。

(3)動態頭部：YOLOv7以動態頭部模塊為特色，該模塊在訓練期間自適應地調整網絡的重點。這種機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)輔助和引導損失：模型采用了輔助和引導損失的組合來促進更好的學習。輔助損失在訓練的早期階段引導網絡，而引導損失確保了準確的最終預測。

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

改進：

• 性能提升：與YOLOv6相比，YOLOv7實現了更高的平均精度均值（mAP）。性能提升歸因于YOLOv7中實施的架構改進和新穎的訓練策略。
• 計算效率：盡管網絡的復雜性和深度增加，YOLOv7旨在更具計算效率。它以更少的計算資源實現了更好的性能，使其適合在資源受限的環境中部署。
• 改進的訓練技術：YOLOv7利用高級訓練技術，如動態頭部模塊和高效層聚合，來增強學習過程。這些技術導致更快的收斂和在不同數據集上更好的泛化。
• 更好地處理對象尺度變化：動態頭部和改進的標簽分配策略使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。
• 增強的主干和頸部設計：— YOLOv7的主干和頸部組件經過改進，以提高特征提取和表示。這導致在廣泛的情境中更準確、更強大的目標檢測。

8. YOLOv8

發布年份：2023年，由Ultralytics發布。

主要貢獻和改進：

• C2f構建塊：YOLOv8引入了C2f（連接到融合）構建塊，改進了
• 特征提取和融合，增強了模型處理復雜目標檢測任務的能力。
• 增強的網絡架構：網絡架構經過改進，以實現更好的性能和效率，專注于以更低的計算成本實現更高的準確性。
• 改進的訓練策略：結合了先進的訓練策略，包括更好的增強技術和優化算法，有助于提高模型的魯棒性和準確性。
• 與Ultralytics Hub集成：YOLOv8與Ultralytics Hub集成，這是一個管理和部署模型的平臺，簡化了用戶的工作流程，并促進了更容易的模型管理。

9.YOLOv8.1

發布年份：2024年1月，由Ultralytics發布。

• 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確性。
• 分割增強：高級分割功能，用于更精確的圖像分析。
• 性能優化：專注于YOLOv8框架的速度和效率的改進。

10. YOLOv9

發布年份：2024年2月

關鍵特性：

(1)可編程梯度信息（PGI）：

• YOLOv9引入了PGI，這是一個旨在通過輔助可逆分支生成可靠梯度的概念。這有助于保持執行目標任務所需的深度特征的關鍵特征。
• PGI允許靈活選擇適合特定任務的損失函數，克服了與傳統深度監督過程相關的限制。

(2)通用ELAN（GELAN）：YOLOv9中的GELAN架構平衡了參數數量、計算復雜性、準確性和推理速度。它允許用戶為不同的推理設備選擇合適的計算塊，提高了多功能性和性能。

(3)性能提升：

• 與以前的模型相比，YOLOv9在各種指標上實現了卓越的性能。在準確性、參數效率和計算要求方面，它優于YOLOv8和其他最先進的模型。
• 例如，與YOLOv8-X相比，YOLOv9-E實現了1.7%更高的平均精度（AP），參數減少了16%，計算成本降低了27%。

(4)多功能性和應用：

• PGI和GELAN的集成允許YOLOv9有效地應用于輕量級和深度神經網絡架構，使其適合廣泛的現實世界應用。
• YOLOv9的設計支持傳統和深度卷積，為模型部署和優化提供了靈活性。

(5)實驗驗證：在MS COCO數據集上進行的廣泛實驗驗證了YOLOv9的頂級性能。它顯著超過了現有的實時目標檢測器，展示了在速度、準確性和資源效率方面的改進。

貢獻：

• 理論見解：YOLOv9的開發包括對深度神經網絡架構的理論分析，特別關注可逆函數。這一分析有助于解決以前無法解釋的現象，并指導了PGI和輔助可逆分支的設計。
• 增強的輕量級模型：PGI有效地解決了深度監督的限制，使輕量級模型實現了高準確性，使其適合日常使用。
• 效率和速度：使用傳統卷積的GELAN設計，確保了與基于深度卷積的設計相比，參數使用效率和計算速度更高。

總之，YOLOv9代表了YOLO系列的重大進步，結合了PGI和GELAN等創新概念，提供了一個強大、多功能且高效的目標檢測模型，適用于廣泛的應用。

11. YOLOv10

發布年份：2024年5月

YOLOv10代表了實時目標檢測領域的重大進步，建立在其在YOLO（你只看一次）系列中的前輩奠定的堅實基礎上。這一迭代引入了幾個關鍵創新和改進，旨在提高性能和效率。以下是YOLOv10的主要亮點：

關鍵特性：

• 無NMS訓練：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。
• 整體模型設計：YOLOv10的設計策略專注于效率和準確性之間的平衡。模型的各個組成部分都經過優化，以減少計算開銷，同時提高能力。這包括全面的架構調整，導致更少的參數和更低的延遲。
• 性能提升：在各種模型規模（N、S、M、L、X）中，YOLOv10在平均精度（AP）方面取得了改進，同時顯著減少了參數和計算要求。例如，與前身YOLOv8-N相比，YOLOv10-N實現了1.2%的AP改進，參數減少了28%，計算成本降低了23%。
• 效率增益：YOLOv10在準確性和計算成本之間展現了優越的權衡。例如，與YOLOv6–3.0-S相比，YOLOv10-S實現了1.5 AP改進，并大幅減少了參數和FLOPs（每秒浮點運算次數）。
• 延遲減少：通過消除NMS和優化模型架構，YOLOv10實現了顯著的延遲減少。例如，與YOLOv9-C相比，YOLOv10-S的延遲降低了46%，展示了模型在實時應用中的效率。
• 比較性能：YOLOv10在速度和準確性方面一致優于其他最先進的模型，如RT-DETR和以前的YOLO版本。它比RT-DETR-R18快1.8倍，同時保持類似的AP性能，并且在參數和FLOPs方面也大幅減少。

12. YOLOX

發布年份：2021年

主要貢獻和改進：

• 無錨設計：YOLOX采用無錨機制，簡化了模型架構和訓練過程。
• 分離的頭部：分離的頭部將分類和定位任務分開，提高了整體性能。
• 高級增強技術：使用Mosaic和MixUp等技術來增強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實現了更高的準確性和效率，使其與其他最先進的模型競爭。

13. YOLOR

發布年份：2021年

主要貢獻和改進：

• 統一網絡：YOLOR（你只學習一次表示）將顯性和隱性知識整合到統一網絡中，增強了模型的學習能力。
• 知識蒸餾：利用知識蒸餾來提高輕量級模型的性能。
• 改進的主干：在主干中結合了CSPNet，增強了特征提取和表示。
• 多功能性：在各種任務中表現出色，包括目標檢測、實例分割和關鍵點檢測。

14. PaddleYOLO

發布年份：2022年8月，作為PaddlePaddle深度學習平臺的一部分開發。

主要貢獻和改進：

• 針對PaddlePaddle優化：PaddleYOLO針對PaddlePaddle框架進行了優化，確保了高效的訓練和推理。
• 全面模型：包括各種YOLO模型（YOLOv3、YOLOv4等），針對PaddlePaddle進行了特定優化。
• 易用性：提供用戶友好的API和廣泛的文檔，使開發者易于訪問。
• 高性能：通過在PaddlePaddle平臺上提供高準確性和快速推理時間，與其他YOLO實現競爭。

15. MMYOLO

發布年份：2022年9月，是MMDetection框架的一部分，被研究社區廣泛使用。

主要貢獻和改進：

• 模塊化設計：MMYOLO受益于MMDetection的模塊化設計，允許輕松定制和擴展。
• 與MMDetection集成：與MMDetection框架內的其他模型和工具無縫集成，促進了全面的實驗。
• 最新技術：結合了目標檢測的最新進展，包括高級增強方法和損失函數。
• 研究導向：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新技術。

這些模型代表了YOLO家族和目標檢測框架的重要進步，每個模型都貢獻了獨特的功能和改進，以滿足特定需求和平臺。

結論

每個YOLO版本都對目標檢測領域做出了重要貢獻（不要搞錯，一些最新版本還支持對象分割、定向邊界框等），不斷推動實時計算機視覺應用的可能性的邊界。從YOLOv1到YOLOv10的發展顯示了模型架構、訓練技術和性能優化方面的顯著演變，鞏固了YOLO作為目標檢測的領先方法的地位。

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