YOLO系列的发展历程

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的发展可以追溯到2015年。最初的YOLO版本是由Joseph Redmon等人提出的，在CVPR（计算机视觉与模式识别会议）上发表的YOLOv1论文。YOLOv1以其显著的速度优势吸引了关注，因为它能够在一次前向传播中同时预测图像中的所有物体。

后续版本不断优化性能和速度：

- YOLOv2（2016）：YOLOv2引入了更多的锚框（anchor boxes），提高了定位精度，并采用了一个更复杂的网络结构，进一步提升了检测效果。
- YOLOv3（2018）：YOLOv3对网络结构进行了深度强化，引入了更大的特征图尺寸和更多尺度的锚框，以及 CSPNet（Cosine Similarity Pooling Network）等技术，整体性能得到了显著提升。
- YOLOv4（2020）：YOLOv4通过整合Darknet53作为基础网络、Mosaic数据增强技术和跨层特征融合等方式，继续改进准确性和速度平衡。
- YOLOv5（2020-2021）：YOLOv5是YOLOv4的简化版，它采用了SPP（Spatial Pyramid Pooling）、MBConv（Mobile Inverted Bottleneck Convolution）等技术，并且在GitHub上开源，促进了社区的活跃参与。

每个新版本都在之前的优点基础上寻求更好的权衡，使得YOLO系列成为目标检测领域非常受欢迎的算法之一。