yolov1到yolov8的发展史

yolov1到yolov8的发展史如下：

1. yolov1（You Only Look Once）是yolo系列的第一个版本，于2016年提出。它通过将目标检测任务转化为回归问题，使用单个网络进行端到端的实时目标检测。yolov1的特点是速度快、使用整张图片进行预测、学习到的图片特征更为通用。

2. yolov2（YOLO9000）是yolo系列的第二个版本，于2017年提出。它在yolov1的基础上进行了改进，引入了anchor boxes概念，使用Darknet-19作为网络backbone，并在数据集上进行了大幅扩充，从而提高了检测精度和多类别的支持。

3. yolov3是yolo系列的第三个版本，于2018年提出。它在yolov2的基础上进行了进一步改进，采用了更强大的Darknet-53作为网络backbone，并引入了多尺度预测和特征融合的策略，从而进一步提高了检测精度。

4. yolov4是yolo系列的第四个版本，于2020年提出。它在yolov3的基础上进行了一系列改进，包括使用更深的网络结构、引入更多的技术如CIOU损失、Mish激活函数、SAM模块等，从而在性能上取得了显著的提升。

5. yolov5是yolo系列的第五个版本，于2020年提出。它是由yolov4代码库中的一个分支发展而来，主要着重于改进模型的速度和准确度。yolov5引入了一些新的技术如PANet和CSPDarknet53，并进行了网络结构的优化和精简，从而在速度和性能之间取得了更好的平衡。

截至目前，还没有yolov6、yolov7和yolov8的官方版本发布。