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YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，因其快速的速度和相对较高的准确度而受到广泛关注。YOLO系列从v1到v11共经历了多个版本迭代：

1. YOLOv1：是YOLO系列的开创之作，它将整个图像划分为网格，并对每个单元格预测固定数目的边界框，每个框对应一个类别概率。

2. YOLOv2：改进了前一代的不足，引入了锚点(Anchor Boxes)、多尺度训练(multi-scale training)以及特征金字塔网络(feature pyramid network)，提高了检测精度。

3. YOLOv3：进一步提升了性能，通过更大的输入尺寸、更多的锚点和更复杂的卷积层结构，同时引入了SPP (Spatial Pyramid Pooling) 模块来处理不同大小的目标。

4. YOLOv4：在YOLOv3的基础上进行了优化，采用了更大规模的预训练模型MegaDetetector，引入了 Mish激活函数等技术，提高了检测效果。

5. YOLOv5：YOLov4之后的一个重要版本，使用了更简单的设计和轻量级架构，实现了更高的速度与精度平衡，同时还支持更多的数据集和任务。

6. YOLOv6至YOLOv11：后续版本继续改进和优化，可能会有更先进的网络结构、损失函数调整、训练策略更新等。例如，YOLOv11在保持高效率的同时，进一步提升准确性和鲁棒性。

每个版本的主要变化都是为了应对更快的计算需求和更好的检测性能，适合于实时视频分析、自动驾驶等领域应用。