yolo发展史一图流

很抱歉，我无法提供图片，但是我可以为您提供文字描述。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLOv3是YOLO的第三个版本，于2018年发布，相较于前两个版本，YOLOv3在检测精度和速度上都有所提升。此外，YOLO算法还可以应用于交通标志识别等领域。

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简单介绍一下yolov5的发展史

YOLOv5 是基于YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，其发展史可以简述为以下几个阶段：

1. YOLOv1：YOLOv1 是最初的 YOLO 算法，于2015年提出，是第一个端到端的实时目标检测算法。该算法通过将图像分成 S*S 个网格，每个网格预测 B 个边界框和它们对应的类别概率，从而实现目标检测。

2. YOLOv2：2016年，YOLOv2 发布，相比 YOLOv1，YOLOv2 在准确率上有了较大提升。YOLOv2 采用了一些新的技术，如卷积核大小的多尺度选择、BN 层、Anchor Boxes 等，从而使其检测速度更快、准确率更高。

3. YOLOv3：2018年，YOLOv3 发布，其主要改进在于引入了 FPN（Feature Pyramid Network）和多尺度预测等技术，从而在准确率和速度上都有了提升。此外，YOLOv3 还引入了 Bag of Freebies 和 Bag of Specials 等技术，使其检测效果更加优秀。

4. YOLOv4：2020年，YOLOv4 发布，是 YOLO 系列中最为先进的算法。YOLOv4 在网络结构、数据增强、优化器等方面做了大量的改进，从而在 COCO 数据集上取得了 State-of-the-art 的性能。

5. YOLOv5：2020年，YOLOv5 发布，是 YOLO 系列的最新版本。YOLOv5 通过采用 CSPNet、PANet 等技术，使得网络参数更少、速度更快、准确率更高，同时还支持多种检测模式，如单张图片检测、视频流检测、摄像头实时检测等。