yolo不同版本区别图解

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法。不同版本的YOLO在算法结构和性能方面有一些区别。以下是YOLO不同版本的主要区别：

1. YOLOv3:
- YOLOv3使用了多标签分类，取代了以前版本中的softmax分类。
- 在YOLOv3中，采用了三种不同尺度的特征图来进行目标检测，分别是13x13、26x26和52x52。
- YOLOv3使用了Darknet-53作为主干网络。
- YOLOv3通过使用FPN（Feature Pyramid Networks）来提取多尺度的特征，并进行目标检测。

2. YOLOv4:
- YOLOv4使用了更强大的骨干网络来提取特征，如CSPDarknet53和PANet。
- YOLOv4在目标检测方面使用了更高的分辨率，提高了检测的精度。
- YOLOv4引入了各种新的技术和模块，如SAM（Spatial Attention Module）、Bottleneck C3、DCBv3、YOLOv3-tiny等。

3. YOLOv5:
- YOLOv5是一种轻量级的YOLO版本，具有更小的模型体积和更高的速度。
- YOLOv5使用了EfficientNet作为主干网络，并引入了PANet和BottleneckCSP等模块。
- YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了一些改进，如更好的精度、更高的速度和更好的部署性能。

以上是YOLO的不同版本之间的主要区别。每个版本都有其独特的特点和性能。具体选择哪个版本取决于实际应用需求和硬件资源。