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【AIGC】盘算机视觉-YOLO系列家族
【AIGC】盘算机视觉-YOLO系列家族
欢乐狗
金牌会员
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2025-3-13 17:47:00
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(1)YOLO发展史
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(Joseph Redmon)和阿里-法哈迪(Ali Farhadi)开发。YOLO 于 2015 年推出,因其高速度和高精确度而迅速受到接待。
2016 年发布的YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。
2018 年推出的YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池化(SPP)进一步增强了模型的性能。
2020 年YOLOv4发布,引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的丧失函数等创新技能。
2020 年YOLOv5进一步提高了模型的性能,并增长了超参数优化、集成实验跟踪和主动导出为常用导出格式等新功能。
2021 年YOLOX由旷视科技开源,解耦头
2022 年YOLOv6由美团开源,现在已用于该公司的许多自主配送机器人。
2022 年YOLOv7开源,增长了额外的任务,如 COCO 关键点数据集的姿势估计。
2023 年YOLOv8是YOLO 的最新版本,由Ultralytics 提供。YOLOv8 YOLOv8 支持全方位的视觉 AI 任务,包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够在各种应用和领域中使用YOLOv8 的功能。
2024 年YOLOv9引入了可编程梯度信息(PGI)和广义高效层聚合网络(GELAN)等创新方法。
2024年YOLOv10引入了一种双重分配策略,消除了NMS的需求,从而实现了更快、更高效的目标检测。
2024年YOLO11 新功能: 最新的 模型可在Ultralytics YOLO 检测、分割、姿势估计、跟踪和分类等多项任务中提供开始进的 (SOTA) 性能,充实使用各种人工智能应用和领域的本事。
2025.02.18 YOLOv12发布,首次摆脱了传统卷积神经网络的束缚,将注意力机制直接融入目标检测框架,创新性的使用地区注意力、R-ELAN 和 FlashAttention,在提高检测精度(mAP)的同时保持实时推理性能。
YOLO家族进化史(v1-v8)
(2) YOLOX
目标检测网络YoloX介绍及实现
YOLOX简述
论文地点:
https://arxiv.org/abs/2107.08430
代码仓库:
https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
(3) YOLOv6
论文地点:
YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading
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