yolov1到v8的变化_yolov系列输出随版本有没有大的变化

1.YOLO介绍：

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的版本从YOLOv1到YOLOv8经历了多次改进。以下是YOLOv1到YOLOv8的一些不同之处和改变：

1.变化：

YOLOv1：YOLOv1是第一个版本的YOLO，使用单个卷积神经网络对整个图像进行处理，输出目标框和类别，速度快、精度较低。

YOLOv2：YOLOv2在YOLOv1的基础上引入了Anchor Boxes的概念，可以检测不同尺寸和比例的物体，同时采用了BN层和Anchor Boxes等技术，提高了检测精度。

YOLOv3：YOLOv3在YOLOv2的基础上引入了FPN结构、卷积块等技术，增加了多尺度信息的利用，提高了检测精度。

YOLOv4：YOLOv4通过引入CSPDarknet53、SAM模块、YOLOv3-SPP、YOLOv3-PAN等技术，进一步提高了检测精度和速度。

YOLOv5：YOLOv5是基于SOTA网络架构EfficientDet的思路，采用了新型的NAS搜索算法，实现了更快、更准确的检测速度。

YOLOv6：YOLOv6是基于YOLOv5的改进版本，采用了更多的优化策略和技术，提高了检测精度和速度。

YOLOX：YOLOX是一种新型的目标检测算法，采用了Deformable Convolutions、Cross-Stage Partial Network（CSP）等技术，具有更高的检测精度和更快的检测速度。

YOLOv8：YOLOv8是YOLO系列的最新版本，采用了自适应感受野（ASFF）和Dynamic Input Shapes等技术，可以适应不同分辨率的输入图像，并且在保持检测精度的同时提高了检测速度。

小结：

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