YOLO系列模型发展史

最新推荐文章于 2025-05-14 17:05:00 发布
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分类专栏： 个人心得 AI前沿 文章标签： YOLO
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Hi，大家好！这里是肆十二！

视频教程地址：【2024毕设系列】Anaconda和Pycharm如何使用_哔哩哔哩

这里在博客中做个简单记录，方便后续查找YOLO系列模型的相关内容！

  1. YOLOv3: The third iteration of the YOLO model family, originally by Joseph Redmon, known for its efficient real-time object detection capabilities.
  2. YOLOv4: A darknet-native update to YOLOv3, released by Alexey Bochkovskiy in 2020.
  3. YOLOv5: An improved version of the YOLO architecture by Ultralytics, offering better performance and speed trade-offs compared to previous versions.
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适合0基础的超级详细YOLO11的GPU环境配置与运行（适用于ultralytics项目包里的所有YOLO版本）
tsg6698的博客
11-21 7788
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~在我们的电脑里配置Anaconda，此电脑（我的电脑）--->属性。在我们的电脑里配置pycharm，此电脑（我的电脑）--->属性。修改datasets里data.yaml的路径：（绝对路径）（怎么看自己电脑有没有显卡：右键此电脑（我的电脑）--->管理。
【全面认知YOLO系列】第一部分：YOLO系列模型发展史
今晚打老虎的专栏
04-07 1万+
YOLO V1（You Only Look Once version 1）是YOLO系列模型的第一个版本，由Joseph Redmon等人于2015年提出。相比于传统的目标检测方法，YOLO V1采用了全新的设计思路和网络结构，实现了端到端的目标检测，具有较高的检测速度和简单的设计。网络结构：YOLO V1模型采用卷积神经网络（CNN）作为基础网络结构，在输入图像上进行卷积操作，提取图像特征。单次预测。
Yolo v1 v2 v3的发展与细节
cyy2learn的博客
04-20 975
Yolo v1+2+3都是目标检测模型。 目标检测模型； Yolo v1 Yolo v2 Yolo v3 总结： 发展路线和区别； 一、目标检测模型 目标检测可分为两个步骤： Step1: 检测目标位置（生成矩形框） Step2: 对目标物体进行分类 物体检测主流算法主要分为one-stage和two-stage One-stage：Yolo...
江大白 | 2万字长文，YOLOv1-YOLOv11的十年全面进化综述！（建议收藏）
最新发布
csdn_xmj的博客
05-14 1156
在这篇综述中，探讨了从初代YOLOv1到最新的YOLOv11模型的发展历程。通过回顾这十年的进步，我们突出了每个版本的关键改进及其在公共安全、汽车技术、医疗保健、工业制造和零售五个重要应用领域的影响。本文概述了每次迭代在检测速度、准确性和计算效率方面的显著增强，同时也解决了早期版本所面临的特定挑战和限制。此外，我们识别了当前YOLO模型能力的不足，并提出了未来研究的潜在方向。我们预测，YOLO的发展将向多模态数据处理转变，利用大语言模型和自然语言处理的进步来增强目标检测系统。这种融合有望拓宽YOLO模型的实
YOLO家族变迁史
m0_73731663的博客
06-10 2730
定义：YOLO（You Only Look Once）个算法的名字就很形象——你只看一次（You Only Look Once），意味着它通过一次检测过程就能处理整张图片，而不需要像以前的算法那样分步骤处理。是一种单阶段（one-stage）的目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务视为一个回归问题，通过单个神经网络直接预测图像中的物体类别和边界框。起源。
YOLO发展史
m0_72129546的博客
11-18 1万+
YOLOV发展史
YOLO算法的发展历程
热门推荐
blzhizhuang的博客
09-05 1万+
一 目标检测问题 目标检测问题是模式识别问题的一种，它主要解决从图像中获取需要的物体类型以及位置的问题，输入一幅图像或者一帧视频，要输出图像中要求物体的类别和位置，其中的位置通常用一个框标记出来。在研究目标检测问题时，通常只考虑感兴趣的物体，比如人脸检测检测人脸，交通检测检测车辆等，而例如建筑物，天空之类的则不在考虑范围之列。 二 设计思想 目标检测有两种实现，一种是one-stage,另一种是two-stage，它们的区别如名称所体现的，two-stage有一个region proposal过程，可
YOLO系列发展历程：从YOLOv1到YOLO11，目标检测技术的革新与突破
Coovally_AI的博客
12-05 8194
*YOLO（You Only Look Once）**系列模型无疑是目标检测领域的一座里程碑，自2016年首次提出以来，便在目标检测领域掀起了一场革命。从YOLOv1的开创性提出，到YOLO11的不断迭代升级，该系列模型持续突破自我，引领着目标检测技术的发展潮流。总结而言，YOLO系列模型在目标检测领域不断刷新纪录，从精度到效率均取得了显著成就。尽管每一代模型都有其局限性，但它们的创新推动了整个领域的发展。
【YOLOv10】2024年5月最新的YOLO系列模型Yolov10(论文阅读笔记) + 完整创新点说明 + 总结
静谧、淡雅
05-29 3322
2024年5月最新的YOLO系列模型Yolov10的论文阅读笔记
yolo系列算法的发展史
03-07
YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它的发展经历了几个版本的迭代和改进。 1. YOLOv1：YOLOv1是YOLO系列算法的第一个版本，于2015年提出。它采用了单个神经网络模型，将目标检测问题转化为一个回归...
[深度学习入门]Yolo系列
Guycynnnnn的博客
04-12 8064
单阶段YOLO系列模型： 一、YOLO发展史 单阶段模型：YOLO, SSD, Retina-Net 两阶段模型：RCNN, SPPNet yolo系列：精度并不是最高的，但推理运行速度高 FPS：帧/s 精度、速度性价比高 1、YOLOv1 将目标检测当作一个单一的回归任务 将图片分成s*s个网格 物体中心点落在哪个网格上，就由该网格对应锚框负责检测该物体 2、YOLOv2 优化方法 骨干网络：224*224 -> 448 *448 ，DarkN
YOLO进化史
ANDY
06-09 1689
这篇博客是本人的第100篇原创，总结一下yolo的算法，yolo目标检测算法问世以来，每年都会有各种新的算法迭代更新，它具有自身显著的优势而备受人们青睐，总结了一下，会持续更新，共同学习。 ...
YOLOv5基础知识入门（1）— YOLO算法的发展历程
突然好想你
03-10 4065
YOLO到目前为止总共发布了八个版本（截止笔者发稿），其中YOLOv1奠定了整个YOLO系列的基础，后面的YOLO算法是对其的不断改进创新。接下来，笔者将简单介绍一下YOLOv1-v5的发展历程，并重点介绍YOLOv5。
YOLO的发展历程及各版本优势
专注于 Qt/C++ 应用开发和机器视觉领域的开源项目分享。期待与您共同进步！
02-22 3585
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，以其速度快和易于实现著称。自从其首次提出以来，YOLO经历了多个版本的迭代，每个版本都在性能、准确性和效率方面进行了改进。本文旨在探讨YOLO的发展历程，分析其各版本的优势以及使用场景。
YOLOv9：物体检测技术的飞跃发展
qq_63034152的博客
02-27 276
在追求最佳实时物体检测的过程中，YOLOv9 以其创新的方法克服了深度神经网络固有的信息丢失难题，脱颖而出。通过整合 PGI 和多功能 GELAN 架构，YOLOv9 不仅增强了模型的学习能力，还确保了在整个检测过程中保留关键信息，从而实现了卓越的准确性和性能。
YOLO目标检测项目：前沿技术、应用场景与未来发展
yxshdb的博客
04-27 2127
一方面，随着深度学习技术的持续发展，YOLO算法的性能将得到进一步提升，包括更高的检测精度、更快的处理速度以及更强的泛化能力。通过对YOLO算法的技术原理、性能优势及多个领域的应用实例进行剖析，并结合数据准备、模型训练与优化、目标检测以及结果预测等关键步骤，本文旨在为读者提供对YOLO目标检测项目的全面认识，并展望其未来的潜力和方向。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们期待YOLO算法在未来能够取得更多突破和创新，为人们的生活带来更多便利和惊喜。最后，对目标检测的结果进行预测和评估。
YOLO的前世今生以及来龙去脉的背景介绍
wangbo_angel的博客
04-22 5768
YOLO算法的出现，以其单阶段检测和高效率的特点，满足了实时目标检测的需求，推动了目标检测技术的发展。YOLO9000能够检测超过9000个类别的目标。YOLO算法的提出者Joseph Redmon因其对算法性能和伦理的考量，最终选择退出了YOLO系列算法的进一步开发，但他的开创性工作已经对计算机视觉领域产生了深远的影响。8. YOLOv8：由YOLOv5的团队推出，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性，包括一个新的骨干网络、一个新的Anchor-Free检测头和一个新的损失函数。
YOLO版本迭代
qq_53206057的博客
03-23 464
3. **YOLOv5的命名争议**：当Ultralytics发布YOLOv5时，它引起了一些争议，主要是因为命名方式突然改变（跳过了v4，因为v4是由另一团队开发的），以及YOLO的原创作者不再参与。4. **逐渐被接受**：随着时间的推移，Ultralytics的YOLOv5由于其性能、易用性和社区支持，逐渐获得了广泛的认可和使用。综上所述，YOLOv5之所以最初不强调“Ultralytics”，是因为它在一个转折点上出现，既是YOLO算法的继承者，也是由一个新的团队在不同的命名和发展背景下推出的。
AI目标检测之YOLO发家史
futuregislab的博客
02-07 2978
目标检测广泛应用于城市安防、自动驾驶、遥感解译等领域，基于深度学习的目标检测方法经过近十年的发展已经相当成熟。近年来，单阶段目标检测YOLO系列架构在众多方法中脱颖而出，有成为主流的趋势，本文对AI目标检测总体发展脉络进行简要梳理，见证YOLO的发家史。
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