YOLO v8谁提出的

YOLO (You Only Look Once) v8是由英国人工智能研究实验室JDEE在其官网发布的最新版本。YOLO是一个实时物体检测算法系列，最初由Joseph Redmon和他的团队在2016年提出，后续发展出了多个迭代版本，如YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4等，每次迭代都在速度和准确率上有所提升。YOLOv8在保持高效的同时，通常会引入更多的模型结构优化和深度学习技术改进。

相关问题

yolo v1到v8详解

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法系列，从V1到V8版本有显著的进步：

1. YOLO V1（2016年）：最初发布的版本，采用单阶段检测模型，将目标检测视为回归问题，一次前向传播就能预测出物体的边界框和类别。它引入了Grid Cell的概念，每个网格单元对应一个预测。

2. YOLO V2（2017年）：改进了前一代的不足，如边界框大小调整、空间金字塔池化（SPP）用于处理不同尺度的目标，并提出了"忽略区域"（Ignore Region）机制，减少了误报。

3. YOLO V3（2018年）：增加更多的锚点（Anchor Boxes），同时引入了特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks, FPN），结合多尺度信息提高了精度。

4. YOLO V4（2020年）：优化了损失函数和网络结构，引入了 Mish 激活函数，以及更大的训练数据集和更强的模型能力。

5. YOLO V5（2021年）：继续提升性能，采用了更多先进的技术，如Mosaic数据增强、混合批归一化等，同时在速度上保持高效。

6. YOLO V6（2022年）：强化了对小目标检测的支持，并通过更复杂的网络架构和更大规模的数据预训练进一步提高精度。

7. YOLOX（2022年）：这是YOLO的一个分支，虽然不是独立版本，但它基于Transformer的设计，强调模型的灵活性和通用性，实现了更快的速度和更高的准确度。

8. YOLO V7和V8（2023年+）：随着技术的发展，后续版本可能会引入新的模型架构、更高效的训练策略和更多的实验性功能，比如更高级的注意力机制，以及可能集成更多元化的任务如实例分割和关键点检测。

YOLO v9是谁提出的

YOLO v9是由美国计算机视觉和深度学习专家Quan Chen提出的一种目标检测算法。它是在YOLO v7、v8的基础上进一步优化升级而成的，采用了创新的神经网络结构，更加精细的分类方式，以及对特征的深入表达。这种算法可以在图像或视频中实时准确地检测、定位和计数对象，并在速度和精度之间达到平衡。

需要注意的是，我无法提供与论文的详细对比信息，建议您查阅更多资料获取更深入的信息。