Yolo目标检测系列时间汇总

最新推荐文章于 2025-06-24 10:28:31 发布
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#计算机视觉

本文概述了YOLO目标检测算法的发展历程，从2015年的YOLOv1到最新的yolov6版本，涵盖了各个版本的主要发布日期及贡献者信息。包括经典版本如YOLOv1至YOLOv5，以及由百度飞桨、旷视科技等推出的衍生版本PPYOLO、YOLOx等。
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YOLOv1    Joseph Redmon   2015.6.8

YOLOv2    Joseph Redmon   2016.12.25

YOLOv3    2018.4.8

YOLOv4   Alexey Bochkovskiy 2020.4.23

YOLOv5   Ultralytics  2020.6.10

PPYOLOv1 百度飞桨         2020.7.23

PPYOLOv2 百度飞桨     2021.4.21

YOLOx    旷世科技         2021.7.20

PPyoloE                         2022.3.30

yolov6  美团视觉智能 2022.6

yolov？（7） 非正式版  2022.2

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Yolo

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Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

YOLO系列最新综述从YOLOv1到YOLOv8【2023】
JH_joker的博客
10-03 7423
YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们对YOLO的发展进行了全面的分析，检查了从最初的YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和YOLO with Transformers的每次迭代中的创新和贡献。我们首先描述标准指标和后处理;然后，我们讨论了网络架构的主要变化和每个模型的训练技巧。最后，我们总结了YOLO发展的重要经验教训，并对其未来发展进行了展望，强调了增强实时目标检测系统的潜在研究方向。
YOLOv1,v2,v3,v4,v5 发展史
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YOLO 系列算法是目标检测 one-stage 类的代表算法，本文将从 问题背景，创新点等方面比较，了解它们的的发展历程。 一、任务描述 目标检测是为了解决图像里的物体是什么，在哪里的问题。输入一幅图像，输出的是图像里每个物体的类别和位置，其中位置用一个包含物体的框表示。 需要注意，我们的目标，同时也是论文中常说的感兴趣的物体，指我们关心的类别（行人检测只检测人，交通检测只关心交通工具等），或者数据集包含的类别，并不是图像里所有的物体都是目标，比如建筑，草坪也是物体，但他们常常是背景。
YOLO 系列发展时间线梳理：各版本发布节奏与核心升级全览
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guoguozgw的博客
06-24 3613
YOLO系列目标检测模型的演进历程（2016-2023）摘要：从2016年YOLOv1首次提出统一建模的实时检测框架开始，YOLO系列经历了多次重大改进。主要版本包括：v2引入Anchor Boxes和多尺度训练（2017），v3采用多尺度预测和Darknet-53（2018），v4首次提出CIoU和DIoU-NMS（2020）。后续版本如v5支持工业部署（2020），v6采用RepVGG主干（2022），v7实现模型集成（2022），v8则引入TAL标签分配和多任务支持（2023）。各版本持续优化检测精度
YOLO家族变迁史
m0_73731663的博客
06-10 3301
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。
目标检测算法出现时间
m0_60341379的博客
10-14 326
YoloV5 NX 推理时间测试
weixin_43855552的博客
06-06 1357
YoLOV5 NX 推理时间测试 分辨率 S M L 640384 50 93 160 1280768 165 330 810
深度学习计算机视觉之YOLO，YOLOv2和YOLOv3算法(超详细解析)
https://shixuebin.gitee.io/hexo-blog/
01-14 4457
您只看一次（YOLO）是针对实时处理的对象检测系统。我们将在本文中介绍YOLO，YOLOv2和YOLOv3。这是YOLO官网提供各种模型的准确性和速度比较。 让我们从下面的测试图像开始 YOLO检测到的对象： 网格单元 为了便于讨论，我们裁剪了原始照片。YOLO将输入图像划分为S × S网格。每个网格 单元仅预测一个对象。例如，下面的黄色网格单元试图预测其中心（蓝色点）落在网 格单元内的“人...
YOLO目标检测系列课程概览及其实战应用
11-23
内容概要：本文汇总了来自多个平台如 Udemy、Coursera、腾讯课堂、B站和网易云课堂关于YOLO（You Only Look Once）目标检测系列课程的内容，涵盖从理论介绍、版本更新对比、模型训练指导直到实操项目演练等多个方面...
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03-22
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【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）
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YOLO检测器的发展历程展示了计算机视觉领域在实时对象检测方面的快速进步。从YOLOv1到YOLOv5，我们看到了速度和准确性的不断提升，以及对不同应用场景的适应性。随着技术的不断发展，我们期待YOLO检测器在未来能够带来更多的创新和突破。
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【yolov8s-pose三种模型推理时间以及不同batch下GPU利用率对比（附代码）
菜鸟的博客
01-27 4146
随之batch_size的增加，显存随着增加，batch_size设置为61的时候，显存降低，但是下面的GPU利用率达到最高，当batch_size达到56的时候，onnx显存撑爆。模型的输入都是640x640,不同batch进行的推理情况，每个batch测试10次，三种模型在验证集上的预测精度相同。Tensorrt模型不能动态宽高，动态宽高会造成模型的复杂度变高，性能反而降低，只使用动态batch。onnx模型动态batch，动态宽高，使得模型的复杂度变高，造成以下onnx模型性能的降低。
YOLO的版本及进阶历史
wangbo_angel的博客
05-04 1983
2. YOLOv2 (YOLO9000)：在2016年提出，引入了锚点（anchor boxes）和批量归一化，提高了小目标的检测精度。3. YOLOv3：于2018年发布，YOLOv3采用了多尺度特征提取，改进了网络结构，使用Darknet-53作为骨干网络，并且引入了特征金字塔网络（FPN）的概念，进一步提升了对不同尺度目标的检测能力。8. YOLOv8：由Ultralytics在2023年1月发布，YOLOv8是无锚的，具有更快的NMS过程，提供了不同大小的模型选择，以适应不同的性能和精度需求。
【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进NO.65】CVPR 2023 | 清华团队即插即用型网络架构—Slide-Transformer
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CVPR 2023 | 清华团队即插即用型网络架构—Slide-Transformer
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资源摘要信息:YOLO系列目标检测算法自...综上所述，本文不仅是对YOLO系列最新进展的全面汇总，更是连接理论研究与工程落地的关键桥梁，对于希望深入掌握现代目标检测技术的学习者而言，具有极高的参考价值和指导意义。
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