yolo版本的发展历程

YOLO（You Only Look Once）是一个基于深度学习的目标检测算法，它能够实现实时目标检测。以下是YOLO版本的发展历程：

1. YOLOv1：2015年，Joseph Redmon等人提出YOLOv1，将目标检测任务转化为回归问题，使用单个CNN网络进行端到端的实时目标检测，取得了良好的效果。

2. YOLOv2：2016年，Joseph Redmon等人提出YOLOv2，通过在网络结构中引入Batch Normalization、Anchor Boxes、High Resolution Classifier等方法，进一步提升了检测精度和速度。

3. YOLOv3：2018年，Joseph Redmon等人提出YOLOv3，通过使用更深的网络结构Darknet-53、多尺度检测、残差连接等技术，进一步提升了检测精度和速度，并且增加了对小目标和遮挡目标的检测能力。

4. YOLOv4：2020年，Alexey Bochkovskiy等人提出YOLOv4，通过在网络结构中引入SPP、CSP、SAM、PAN、YOLOv4-neck等模块，进一步提升了检测精度和速度，并且增加了对极小目标和遮挡目标的检测能力。

总的来说，YOLO版本的发展历程始终围绕着提高检测精度和速度展开，同时不断增加对不同场景下目标的检测能力。