1.YOLO介绍:
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法,它的版本从YOLOv1到YOLOv8经历了多次改进。以下是YOLOv1到YOLOv8的一些不同之处和改变:
1.变化:
YOLOv1:YOLOv1是第一个版本的YOLO,使用单个卷积神经网络对整个图像进行处理,输出目标框和类别,速度快、精度较低。
YOLOv2:YOLOv2在YOLOv1的基础上引入了Anchor Boxes的概念,可以检测不同尺寸和比例的物体,同时采用了BN层和Anchor Boxes等技术,提高了检测精度。
YOLOv3:YOLOv3在YOLOv2的基础上引入了FPN结构、卷积块等技术,增加了多尺度信息的利用,提高了检测精度。
YOLOv4:YOLOv4通过引入CSPDarknet53、SAM模块、YOLOv3-SPP、YOLOv3-PAN等技术,进一步提高了检测精度和速度。
YOLOv5:YOLOv5是基于SOTA网络架构EfficientDet的思路,采用了新型的NAS搜索算法,实现了更快、更准确的检测速度。
YOLOv6:YOLOv6是基于YOLOv5的改进版本,采用了更多的优化策略和技术,提高了检测精度和速度。
YOLOX:YOLOX是一种新型的目标检测算法,采用了Deformable Convolutions、Cross-Stage Partial Network(CSP)等技术,具有更高的检测精度和更快的检测速度。
YOLOv8:YOLOv8是YOLO系列的最新版本,采用了自适应感受野(ASFF)和Dynamic Input Shapes等技术,可以适应不同分辨率的输入图像,并且在保持检测精度的同时提高了检测速度。