yolo为什么远远超过ssd？怎么一步一步到现在这么强大？v1~v7分析一下

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，而SSD（Single Shot MultiBox Detector）也是一种目标检测算法。YOLO相对于SSD有几个优势，导致它在性能上超过了SSD。

首先，YOLO采用了不同的检测策略。YOLO将目标检测问题转化为一个回归问题，通过将整个图像分成多个网格并在每个网格中预测边界框和类别信息。这种策略使得YOLO可以同时处理多个目标，并且非常适合实时应用。

其次，YOLO在网络架构上进行了改进。YOLO v1采用了一个单独的卷积神经网络进行目标检测，而后续的版本（v2、v3、v4、v5、v5、v7）都对网络结构进行了改进和优化。这些改进包括使用更深的网络、引入残差连接、使用不同尺度的特征融合等。这些改进使得YOLO在准确性和速度上都有不断提升。

此外，YOLO还使用了一些技巧来提高性能。例如，YOLO v2引入了anchor boxes来处理不同尺度的目标，YOLO v3引入了多尺度检测来处理不同大小的目标，YOLO v4引入了各种技术（如CSPDarknet53、SAM、PANet）来提高准确性和速度。

总的来说，YOLO通过采用不同的检测策略、改进网络架构以及使用技巧等多种方法，逐步提高了目标检测算法的性能，从v1到v7不断取得了突破和进步。