yolov1v2v3v4v5v6v7vv8对比

引用\[1\]:YOLOv1的backbone使用的是GoogleLeNet，速度比VGG-16快，YOLOv1完成一次前向过程只用8.52 billion 运算，而VGG-16要30.69 billion，但是YOLOv1精度稍低于VGG-16。引用\[3\]:Darknet-19是YOLOv1的网络结构，速度方面比VGG-16快了近6倍，处理一张图片仅需要55.8亿次运算，而精度方面在ImageNet上的测试准确率为top1为72.9%，top5为91.2%。根据引用\[2\]中的资料，YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等版本的YOLO算法都是对YOLOv1进行改进和演化的。这些改进包括网络结构的调整、特征提取器的改进、加入批标准化等。每个版本都有不同的特点和性能表现，但是它们都是基于YOLOv1的基础上进行的改进。因此，这些版本之间的对比主要涉及到它们的网络结构、速度和精度等方面的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6](https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/114822515)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [三万字硬核详解：yolov1、yolov2、yolov3、yolov4、yolov5、yolov7](https://blog.csdn.net/shinuone/article/details/127945805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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