yolo算法的发展历程

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它的发展历程如下：

1. YOLO v1：YOLO v1是YOLO算法的第一个版本，于2015年提出。它采用了单个神经网络来同时进行目标检测和分类，将目标检测问题转化为回归问题。YOLO v1的特点是速度快，但在小目标检测和定位精度方面存在一定的问题。

2. YOLO v2：YOLO v2是YOLO算法的第二个版本，于2016年提出。它在YOLO v1的基础上进行了改进，引入了一些新的技术，如多尺度训练、anchor boxes和卷积核大小预测等。这些改进使得YOLO v2在目标检测的准确性和速度方面都有所提升。

3. YOLO v3：YOLO v3是YOLO算法的第三个版本，于2018年提出。它在YOLO v2的基础上进一步改进，引入了一些新的技术，如多尺度预测、特征金字塔网络和更细粒度的anchor boxes等。这些改进使得YOLO v3在目标检测的准确性和速度方面都有显著提升。

4. YOLO v4：YOLO v4是YOLO算法的第四个版本，于2020年提出。它在YOLO v3的基础上进行了一系列改进，包括使用更大的网络、引入CSPDarknet53作为主干网络、使用SAM和PANet等新的模块等。这些改进使得YOLO v4在目标检测的准确性和速度方面都有了进一步的提升。