Yolo

概述

参考：

• ultralytics 官网

YOLO(You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）和阿里-法哈迪（Ali Farhadi）开发。YOLO 于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。

• 2016 年发布的YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。
• 2018 年推出的YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。
• YOLOv4于 2020 年发布，引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新技术。
• YOLOv5进一步提高了模型的性能，并增加了超参数优化、集成实验跟踪和自动导出为常用导出格式等新功能。
• YOLOv6于 2022 年由美团开源，目前已用于该公司的许多自主配送机器人。
• YOLOv7增加了额外的任务，如 COCO 关键点数据集的姿势估计。
• YOLOv8是YOLO 的最新版本，由Ultralytics 提供。YOLOv8 YOLOv8 支持全方位的视觉 AI 任务，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够在各种应用和领域中利用YOLOv8 的功能。
• YOLOv9 引入了可编程梯度信息 （PGI） 和广义高效层聚合网络 （GELAN） 等创新方法。
• YOLOv10是由清华大学的研究人员使用该软件包创建的。 UltralyticsPython 软件包创建的。该版本通过引入端到端头（End-to-End head），消除了非最大抑制（NMS）要求，实现了实时目标检测的进步。