YOLOV算法最新版本

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，最初由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLO系列的核心思想是一次前向传播就能同时预测图像中所有物体的位置和类别，这极大地提高了检测速度。它的后续版本包括：

1. YOLOv2 (2017): 第二版对原始YOLO进行了改进，引入了“空间金字塔池化”(SPP)层，解决了小物体检测的问题，并通过更复杂的锚点机制提高精度。

2. YOLOv3 (2018): 这一版本进一步提升了准确性和鲁棒性，它采用更多的特征层融合、更大的网络规模以及更多的锚点，使得检测性能更上一层楼。

3. YOLOv4 (2020): YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了优化，采用了 Mish 激活函数、Mosaic数据增强技术、 CSPDarknet 模型结构等，提升了模型效率和检测效果。

4. YOLOv5 (2020-2021): YOLOv5是YOLO系列的一个分支，由 Ultralytics 开发团队发布。这个版本包含了从基础到高级的不同版本，如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l 和YOLOv5x，涵盖了不同的计算资源需求和平衡速度与精度的需求。

每个新版本通常会带来更快的速度、更高的准确度或者更好的设计优化。