YOLO（You Only Look Once）是一个流行的目标检测算法系列，自2016年以来已经发展出多个版本，每个版本都在性能、速度和准确性上有所改进。以下是YOLO的主要版本及其功能差异的概述：
1. YOLOv1：提出了一个统一的模型，可以在单次传递中直接从完整图像预测边界框和类别概率。
2. YOLOv2（也称为Darknet-19）：通过使用批量归一化、多尺度锚定框以及其他优化，对原始版本进行了改进。
3. YOLOv3：引入了Darknet-53作为新的特征提取器，并添加了多尺度预测，改进了对小物体的检测。
4. YOLOv4：结合了其他对象检测器和分割模型的想法，在保持快速推理的同时提高准确性。
5. YOLOv5：在PyTorch中完全重写了YOLOv4，并引入了CSPDarknet53等新特性，优化了性能和易用性。
6. YOLOv6：继续优化架构和训练过程，引入了无锚点的检测器和新的损失函数等创新。
7. YOLOv7：相较于YOLOv5，在参数量上有所减少，特别是YOLOv7-tiny版本，致力于提高推理速度。
8. YOLOv8：在准确性方面胜过YOLOv5，特别是在检测小物体方面表现出色，并解决了YOLOv5的一些限制。
9. YOLOv9：引入了通用高效层聚合网络（GELAN）和可编程梯度信息（PGI），专注于提高效率，以便在更广泛的设备上实现实时性能。
10. PP-YOLO：并非YOLO主线版本，但值得一提，它使用ResNet50-vd作为骨干网，并引入了多项优化，如DropBlock、IoU预测分支等，以提高性能。
11. Scaled-YOLOv4：提供了扩大和缩小的技术，以适应不同的计算能力和速度需求。
12. YOLOX：以YOLOv3为起点，引入了无锚结构、多阳性、解耦头等改进。
13. YOLOR：采用了多任务学习方法，旨在为各种任务创建一个单一的模型。
14. PP-YOLOE：使用了无锚的架构，并引入了高效任务排列头（ET-head）和任务对齐学习（TAL）。
每个版本都根据当时的技术需求和挑战进行了特定的优化。例如，YOLOv3引入了多尺度预测来改善对小目标的检测，而YOLOv5则完全重写，使用了PyTorch框架，提高了模型的可用性和性能。YOLOv9则进一步推动了目标检测的效率和性能，使其更适合在资源受限的设备上运行。随着计算机视觉和深度学习领域的不断发展，YOLO系列仍在持续进化中。
