【全面认知YOLO系列】第一部分：YOLO系列模型发展史_yolo发展历程时间

名字由来

2015年，Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络。该网络模型以每秒 45 帧的速度实时处理图像。该网络的较小版本每秒处理速度高达 155 帧。由于其速度之快和其使用的特殊方法，作者将其取名为：You Only Look Once，也即YOLO。

这也是YOLO系列的开山之作，论文原名叫《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》，其早在2015年6月8日便提交了该论文的V1版本，因此YOLO的提出并不是很多其他文章中说的2016年，而应该是2015年。2016年是论文V5版本发布的时间，该版本论文也是最终版，即我们现在所看到的版本。

YOLO系列模型特点

YOLO系列模型主要特点就是快、快、快，除了快还是快。这也为YOLO模型限定了应用场景，在很多对实时性要求高的场景下，显然YOLO系列模型是一个十分不错的选择。

但是鱼与熊掌不可兼得，模型的速度与性能，也是两个难以同时兼顾的目标。YOLO模型很快，但是相对于很多two-stage模型来说，其性能就会差一些，自然在对模型性能要求极高的场景中，YOLO模型就不一定适合了；同样在很多实时性要求高的场景中，two-stage模型也不一定适合。

YOLO模型的发展

1、YOLO模型时间线

截至2023年5月，已经诞生了许多版本的YOLO，包括YOLO V1、YOLO9000 V2、YOLO V3、YOLO V4、Scaled YOLO V4、PP-YOLO、YOLO V5、YOLO V6、YOLOX、YOLOR、PP-YOLO V2、DAMO YOLO、PP-YOLOE、YOLＯ V7、YOLO V6、YOLO V8、YOLO-NAS。模型进化时间线如下图所示：

当然YOLO远不止我上文所列举的模型，还有许许多多的各种各样的变体，但是如果读者能够将我上文中列举的模型完全摸熟，在生产中也几乎完全够用了。下文中，我将对YOLO中一些常见的模型进行简要的介绍，在本系列后续文章中，还会利用TensorFlow和Pytorch对模型进行一一实现，欢迎感兴趣的朋友持续关注。

2、YOLO V1模型简介

YOLO V1（You Only Look Once version 1）是YOLO系列模型的第一个版本，由Joseph Redmon等人于2015年提出。相比于传统的目标检测方法，YOLO V1采用了全新的设计思路和网络结构，实现了端到端的目标检测，具有较高的检测速度和简单的设计。

YOLO V1模型论文可在如下网址查看：《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》

2.1、YOLO V1模型的简要介绍

• 网络结构：YOLO V1模型采用卷积神经网络（CNN）作为基础网络结构，在输入图像上进行卷积操作，提取图像特征。

• 单次预测：与传统目标检测方法不同，YOLO V1模型将目标检测任务视为一个回归问题，通过单个神经网络模型直接在整个图像上进行预测。这意味着模型一次性产生图像中所有目标的位置和类别预测。

• 网格划分：YOLO V1将输入图像划分为固定大小的网格，并为每个网格单元预测边界框和类别置信度。

• 特征融合：YOLO V1模型采用多层卷积操作，在不同层次的特征图上进行目标检测，从而实现对不同尺度目标的检测。

• 损失函数：YOLO V1模型使用多任务损失函数，包括边界框坐标损失、目标类别损失和置信度损失，综合考虑了目标定位和分类的准确性。

• 训练与调优：YOLO V1模型采用随机梯度下降（SGD）等优化算法进行训练，通过在大规模数据集上进行反向传播和参数更新，优化模型参数。

• 速度与准确性权衡：YOLO V1模型通过牺牲一定的检测准确性，换取更快的检测速度，适用于实时目标检测等应用场景。

3、YOLO V2模型简介

YOLOv2（You Only Look Once version 2）是YOLO系列模型的第二个版本，于2016年由Joseph Redmon等人提出。YOLOv2相比于YOLOv1在多个方面进行了优化和改进，提高了目标检测的准确性和性能。

YOLOv2模型论文地址：《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》

3.1、YOLOv2模型的简要介绍以及相对于YOLOv1的优化改进

• 网络结构优化：YOLOv2采用了更深、更宽的网络结构，引入了残差连接（Residual connections）和批归一化（Batch Normalization）等技术，提高了网络的学习能力和稳定性。

• 多尺度预测：YOLOv2在网络中引入了多尺度预测机制，通过在不同层次的特征图上进行目标检测，提高了对不同尺度目标的检测能力。

• Anchor boxes：YOLOv2引入了Anchor boxes的概念，用于预测不同尺度和长宽比的目标边界框，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。

• Darknet-19：YOLOv2使用了一种名为Darknet-19的网络结构，相比于YOLOv1的网络结构更加轻量化，减少了模型参数数量和计算量，提高了模型的训练和推理效率。

• Batch normalization：YOLOv2在网络中增加了批归一化层，有助于加速收敛速度和提高模型的泛化能力。

• 调整损失函数：YOLOv2对损失函数进行了优化调整，加入了适应权重的损失函数，使得模型更加关注难以训练的样本，提高了检测准确性。

• 训练策略改进：YOLOv2采用了更多的数据增强技术和更长的训练时间，提高了模型的泛化能力和稳定性。

综上所述，相较于YOLOv1，YOLOv2在网络结构、预测机制、损失函数、训练策略等方面进行了优化和改进，提高了目标检测的准确性和性能。

4、YOLO V3模型简介

YOLOv3（You Only Look Once version 3）是YOLO系列模型的第三个版本，由Joseph Redmon等人于2018年提出。YOLOv3相比于YOLOv2在多个方面进行了优化和改进，进一步提高了目标检测的准确性和性能。

YOLOv3论文地址：《YOLOv3: An Incremental Improvement》

4.1、YOLOv3模型的简要介绍以及相对于YOLOv2的优化改进

• 网络结构改进：YOLOv3采用了更深、更宽的网络结构，包括53个卷积层，使得模型能够更好地学习和提取图像特征。

• 多尺度预测：YOLOv3引入了三种不同尺度的预测，分别在不同层次的特征图上进行目标检测，提高了对不同尺度目标的检测能力。

• Feature Pyramid Network（FPN）：YOLOv3中引入了FPN结构，可以在不同层次的特征图上获取丰富的语义信息，有助于提高目标检测的准确性。

• 更多的Anchor boxes：YOLOv3使用了更多、更合适的Anchor boxes，提高了模型对不同尺度和长宽比目标的检测能力。

• 跨层连接：YOLOv3引入了跨层连接机制，使得低层特征图可以获取高层特征图的语义信息，有助于提高对小目标的检测能力。

• 预训练策略改进：YOLOv3采用了更多的数据增强技术和更长的预训练时间，提高了模型的泛化能力和稳定性。

• 后处理优化：YOLOv3对非极大值抑制（NMS）算法进行了优化，提高了目标检测的精度和效率。

• 改进的损失函数：YOLOv3对损失函数进行了优化调整，加入了对不同尺度目标的权重调整，提高了检测准确性。

综上所述，相较于YOLOv2，YOLOv3在网络结构、预测机制、特征融合、损失函数等方面进行了优化和改进，进一步提高了目标检测的准确性和性能。

5、YOLO V4模型简介

YOLOv4（You Only Look Once version 4）是YOLO系列模型的第四个版本，是由Alexey Bochkovskiy等人于2020年发布的。YOLOv4相较于YOLOv3在多个方面进行了改进和优化，以进一步提高目标检测的准确性和性能。

YOLOv4模型论文地址：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》

5.1、YOLOv4模型的简要介绍以及相对于YOLOv3的优化改进

• 网络结构改进：YOLOv4采用了更深、更宽的网络结构，引入了CSPDarknet53作为骨干网络，使得模型能够更好地学习和提取图像特征。

• Backbone网络优化：YOLOv4中采用了Cross Stage Partial Network（CSPNet）和Spatial Pyramid Pooling（SPP）等技术来优化骨干网络的结构，提高了特征提取的效率和质量。

• 加强的数据增强策略：YOLOv4采用了更加强大的数据增强策略，包括CutMix和Mosaic等技术，提高了模型对复杂场景和遮挡目标的识别能力。

• Mish激活函数：YOLOv4采用了Mish激活函数替代了传统的ReLU激活函数，提高了模型的非线性拟合能力，加速模型收敛。

• Bag of Freebies和Bag of Specials：YOLOv4引入了Bag of Freebies和Bag of Specials两个概念，分别用于优化训练过程和模型结构，提高了模型的性能和稳定性。

• 更强的模型鲁棒性：YOLOv4在模型训练和调优过程中引入了更多的正则化技术，如DropBlock和DropPath等，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

• 优化的训练策略：YOLOv4采用了更长的训练时间和更大的批量大小，优化了模型的训练策略，提高了模型在目标检测任务上的性能。

综上所述，相较于YOLOv3，YOLOv4在网络结构、数据增强、激活函数、正则化技术等方面进行了优化和改进，进一步提高了目标检测的准确性和性能。

6、YOLO V5模型简介

YOLOv5是YOLO系列模型的第五个版本，是由Ultralytics团队于2020年发布的。相对于YOLOv4，YOLOv5在模型架构和训练策略上进行了优化和改进，以提高目标检测的准确性和效率。

YOLOv5模型论文地址：《YOLOv5: A Unified Framework for Object Detection》

6.1、YOLOv5模型的简要介绍以及相对于YOLOv4的优化改进

• 轻量化模型结构：YOLOv5采用了轻量级的模型结构，包括S、M、L、X四个版本，分别对应不同的模型大小和计算资源需求，使得模型更加灵活和易于部署。

• 模型结构改进：YOLOv5引入了Cross Stage Partial Network（CSP）和Scaled-YOLOv4等技术，优化了模型的网络结构和特征提取能力，提高了目标检测的准确性。

• 数据增强和训练策略：YOLOv5采用了更加强大的数据增强策略，包括CutMix、MixUp等技术，同时优化了训练策略，提高了模型的泛化能力和稳定性。

• 自动混合精度训练：YOLOv5采用了自动混合精度训练技术，通过混合精度计算和参数更新，提高了模型的训练速度和效率。

• 模型部署和推理优化：YOLOv5引入了一键部署和ONNX模型导出等技术，使得模型的部署和推理更加简单和高效。

• 集成学习：YOLOv5采用了集成学习技术，将多个训练好的模型进行集成，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

综上所述，相较于YOLOv4，YOLOv5在模型结构、数据增强、训练策略、模型部署和推理优化等方面进行了优化和改进，进一步提高了目标检测的准确性和效率。

7、YOLOx模型简介

YOLOX发布于2021年，YOLOX是一种轻量级目标检测模型，于2021年由华为诺亚方舟实验室发布。YOLOX旨在提供高性能的目标检测，同时具有更小的模型体积和更快的推理速度。

YOLOx并未发布相关论文，其详细资料，可以参考如下网址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

（备注：在YOLOv5之后，美团也发布了YOLO相关的模型，名为MT-YOLOv6，论文地址为：YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications

7.1、YOLOX模型的一些主要特点和优化改进

• 骨干网络改进：YOLOX采用了YOLOPaddle作为骨干网络，这是一种全新的轻量级网络结构，具有更好的特征提取能力和更小的模型体积。

• 跨阶段特征融合：引入了跨阶段特征融合（Cross-Stage Partial Connection，CSPC）机制，有助于提高网络的特征融合效率和目标检测的性能。

• 数据增强和训练策略：采用了一系列先进的数据增强技术，如MixUp、CutMix等，同时优化了训练策略，提高了模型的泛化能力和稳定性。

• 动态混合精度训练：引入了动态混合精度训练技术，通过自适应调整精度，提高了模型的训练速度和效率。

• 多尺度预测：在不同尺度的特征图上进行目标检测，有助于提高模型对不同尺度目标的检测能力。

• 高效的模型部署：在模型设计时考虑了部署效率，采用了轻量级的网络结构和高效的推理算法，使得模型在移动端和嵌入式设备上也能够快速运行。

综上所述，YOLOX通过优化骨干网络、特征融合机制、数据增强和训练策略等方面，相较于YOLOv5实现了更高的性能和更小的模型体积。

8、YOLO V7模型简介

YOLOv7发布于2022年，作者与YOLOv4的团队相同，可以认为是YOLO的官方发布。它是在yoloV5的基础上进一步改进而来的。

YOLOv7沦为地址：《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》

8.1、YOLOv7模型相对于YOLOv5的优化改进

• 网络结构：yoloV7采用了更深的网络结构，包含更多的卷积层和残差块，可以提高模型的表达能力和检测精度。
• 数据增强：yoloV7引入了更多的数据增强方法，如随机裁剪、随机旋转等，可以增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
• 激活函数：yoloV7采用了swish激活函数，可以提高模型的非线性表达能力，进一步提高检测精度。

相比于yoloV5，yoloV7在网络结构、数据增强和激活函数等方面都进行了优化，可以提高模型的表达能力和检测精度。

9、YOLO V8模型简介

YOLOv8模型是由Ultralytics团队开发，并未发布对应论文，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利用YOLOv8 的功能。

YOLOv8对应资料：https://docs.ultralytics.com/zh

9.1、YOLOv8模型改进点

YOLO v8有以下改进点：

• Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；
• PAN-FPN：毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；
• Decoupled-Head：是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；
• Anchor-Free：YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；
• 损失函数：YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；
• 样本匹配：YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。