【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本

作者：IT小白 | 2024-05-15 05:34:06

踩

yolo各个版本

YOLO检测器的发展历程

YOLO v1：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
YOLOv1的核心思想是将目标检测问题视为一个回归问题，通过单个卷积神经网络（CNN）实现端到端的训练，从而实现快速且准确的目标检测。

主要特点

端到端训练：YOLOv1将目标检测任务简化为一个回归问题，通过一个CNN模型同时预测多个边界框和类别概率，省去了传统目标检测方法中的多个步骤，如候选区域生成、分类器评估、边界框优化等。
快速检测速度：YOLOv1的设计使其在保持较高检测精度的同时，能够实现接近实时的检测速度。在Titan X GPU上，YOLOv1的基本网络能够达到45帧每秒的检测速度，而其快速版本甚至能够达到155帧每秒。
全局视野：与传统的基于滑动窗口和候选区域的方法不同，YOLOv1在训练和测试时能够看到整个图像，这使得它能够隐式编码类别间的上下文信息和外观特征。
抽象特征学习：YOLOv1通过训练学习图像的抽象特征，使其在不同领域的图像上都有很好的检测效果，即使在艺术品上测试也能表现出色。

YOLO v2：YOLO9000: Better, Faster, Stronger
这个改进版的目标是在保持 YOLOv1的高速检测能力的同时，显著提高检测的准确性。YOLOv2在多个方面进行了优化和增强，使其成为了一个更加强大和灵活的目标检测系统。

主要特点

更好的性能：YOLOv2在多个标准检测任务上取得了最先进的结果，如PASCAL VOC和COCO数据集。在67 FPS的情况下，YOLOv2在VOC 2007上达到了76.8 mAP，在40 FPS时达到了78.6 mAP，超过了当时最先进的方法，如Faster R-CNN和SSD。
多尺度训练：YOLOv2引入了多尺度训练方法，使得同一个模型可以在不同大小的图像上运行，提供了速度和精度之间的平衡。
批量归一化（Batch Normalization）：YOLOv2采用了批量归一化技术，有助于加快训练速度并减少对初始化权重的敏感度。
高分辨率分类器：YOLOv2使用了一个高分辨率的分类器来提高检测精度。
锚框（Anchor Boxes）：YOLOv2引入了锚框的概念，通过聚类分析得到更符合数据集特性的锚框，提高了检测的准确性。
细粒度特征：YOLOv2通过添加直通层（passthrough layer）来结合低层次和高层次的特征，有助于提高对小物体的检测能力。
联合训练目标检测和分类：YOLOv2提出了一种联合训练目标检测和分类的方法，使得模型能够利用大量已有的分类数据来提高检测性能。

YOLO v3: An Incremental Improvement

主要特点

Darknet-53作为骨干网络：YOLOv3采用了作者自行设计并训练的Darknet-53作为其特征提取的主干网络。Darknet-53在分类精度上与ResNet-152和ResNet-101相当，同时具有更快的计算速度和更少的网络层数。
多尺度预测：YOLOv3在不同的尺度上进行三次检测，分别在32倍、16倍和8倍降采样的特征图上进行，类似于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的多尺度检测。这种设计使得YOLOv3能够更好地检测不同大小的目标。
上采样和特征融合：为了提高对小目标的检测精度，YOLOv3采用了上采样（upsample）和特征融合技术，类似于FPN（Feature Pyramid Networks）。这使得模型能够在多个尺度的特征图上进行检测，提高了对小目标的检测能力。
改进的边界框预测：YOLOv3对边界框的预测进行了改进，采用了聚类分析来确定最佳的锚框（anchor boxes），并在每个网格单元中预测3个边界框。每个边界框包含位置、大小、置信度和类别概率。
损失函数的改进：YOLOv3在损失函数上进行了优化，不再对类别使用softmax，而是采用逻辑回归来评估锚框的目标性（objectness）。此外，损失函数中还包括了对坐标、大小和类别的损失。

高效的模型设计：YOLOv4的设计重点在于提高生产系统中目标检测器的操作速度和并行计算的优化，而不仅仅是降低理论计算指标（如BFLOPs）。这使得YOLOv4能够在常规GPU上实现实时、高质量和令人信服的目标检测结果。
Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials：YOLOv4验证了在目标检测器训练过程中使用的最新Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials方法的影响。这些方法包括但不限于网络结构的改进、训练策略的调整以及数据增强技术等。
模型结构的创新：YOLOv4在架构、特征提取器（backbone）CSPDarknet53、特征融合（neck）PANet 和预测头（head）YOLOv3等方面进行了创新。它采用了一些最先进的方法，如 CBN、PAN、SAM 等，并对其进行了改进，使其更适合单 GPU 训练。
性能提升：与YOLOv3相比，YOLOv4在平均精度（AP）和每秒帧数（FPS）方面分别提高了10%和12%。此外，YOLOv4的运行速度是EfficientDet的两倍以上，且性能相当。
广泛的应用：YOLOv4的设计使其易于训练和使用，适用于各种平台，包括GPU和CPU。它适用于需要实时、高质量目标检测的各种应用场景。