最新的yolou出现了

在最近的一段时间

诞生了 Yolo3  yolo4 yolo5 yolo6 yolo7 yolox集成的综合体

可以轻松地配置各个网络 

然后实现了集成和开发  便捷的实现了有关的数据集成

对于目标检测等方面具有较好的现实意义和价值。

 https://github.com/jizhishutong/YOLOU

YOLO 家族在短短五年内迭代出十余个版本（YOLOv3→YOLOv7、YOLOX 等），但每个版本都维护独立代码库、数据流程与导出工具，造成复现困难、开发冗余、部署碎片化。本文提出 YOLOU（YOLO Unified），一个高度模块化的开源元框架，将 9 种主流 YOLO 检测器集成到同一环境中。用户仅需修改一行 YAML 即可切换模型，同时复用数据增强、训练策略与导出接口。在 COCO、VisDrone 等数据集上的实验表明：

1. YOLOU 与官方权重 mAP 偏差 < 0.3；

2. 开发时间平均缩短 71%；

3. 支持 TensorRT、ONNX、OpenVINO、NCNN 一键导出，RTX-4090 上导出 YOLOv5s 仅需 180 秒。
   项目地址：https://github.com/j