yolo的stage

YOLO模型有5个版本，分别是YOLO v1，YOLO v2，YOLO v3，YOLO v4，YOLO v5。不同版本之间的主要区别在于网络结构的改进和性能的提升。比如，YOLO v2引入了anchor boxes来处理不同尺度的物体，YOLO v3采用了多尺度检测和特征融合的策略，YOLO v4引入了更多的技术优化，例如CSPDarknet53网络结构和Mish激活函数，YOLO v5则进一步优化了网络结构和算法，提升了检测速度和精度。

关于YOLO模型的缺点，其中之一是对于小物体的检测容易忽略。由于YOLO模型的格点大小（如7x7）相对较大，对于小目标来说可能不够敏感，并且YOLO没有机会进行修正检测框的过程。

此外，百度PaddleDetection还推出了一个基于YOLO v3进行优化的PP-YOLO模型，在COCO数据集上的mAP和执行速度要比YOLO v4更好。