介绍一下yolo发展史

YOLO是一种目标检测算法，其发展史可以分为以下几个阶段：
1. YOLOV1：于2015年提出，是YOLO的第一个版本，采用单个卷积神经网络同时预测物体类别和位置，速度快但准确率较低。
2. YOLOV2：于2016年提出，对YOLOV1进行了改进，采用更深的卷积神经网络，加入了锚框(anchor)机制，提高了检测精度。
3. YOLOV3：于2018年提出，对YOLOV2进行了改进，采用了多尺度预测，使用FPN结构提取特征，加入了多尺度预测和多尺度训练，进一步提高了检测精度。
4. YOLOV4：于2020年提出，对YOLOV3进行了改进，采用了更大的模型，使用CSPDarknet53作为主干网络，加入了SPP结构和PANet结构，进一步提高了检测精度。
5. YOLOV5：于2020年提出，是YOLO的最新版本，采用了更轻量的模型，使用了更高效的主干网络，加入了多尺度训练和测试，进一步提高了检测速度和精度。