yolo1-10发展史简图

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时物体检测算法系列，其发展大致可以分为以下几个阶段：

1. YOLOv1 (2015): 由Joseph Redmon等人首次发布，它是第一个真正意义上将目标检测任务转化为单步预测的问题，显著提高了速度。YOLOv1采用全卷积网络结构，一次前向传播就能得到整个图像的物体位置和类别。

2. YOLOv2 (2016): 这一版本对YOLOv1进行了改进，引入了更多的特征层次，采用了更高效的锚点框策略，进一步提升了准确性和召回率。同时，它也使用了批归一化和Dropout等技术。

3. YOLOv3 (2018): YOLOv3在YOLOv2的基础上大幅度增加了模型的深度，并引入了空间金字塔池化（SPP），以及多尺度训练和测试来捕捉不同大小的目标。此外，还通过Focal Loss解决了小目标检测的问题。

4. YOLOv4 (2020): 在YOLOv3基础上优化了特征提取网络、融合方法以及损失函数，引入了更多的数据增强手段，进一步提高了检测性能。同时，该版本引入了Mosaic数据增强策略。

5. YOLOv5 (2020-2022): 最新的YOLO系列，YOLOv5集合了前几代的优点，简化了架构设计，同时利用了更大的预训练权重，提供了一套高效且易于使用的工具链。YOLOv5有多个变体（如v5s、v5m、v5l等），分别针对不同的计算资源需求。

简图展示：

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      | YOLOv3                             |         | YOLOv4                |
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           | YOLOv5 (including multiple variations)     |        | YOLOv5.x (latest)    |
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