YOLO 系列目标检测大合集

文摘 2024-11-01 16:30 中国

概述

YOLO（You Only Look Once，你只看一次）是一系列开创性的实时目标检测模型，它们彻底改变了计算机视觉领域。由Joseph Redmon开发，后续版本由不同研究人员迭代，YOLO模型以其在图像中检测对象的高速度和准确性而闻名。以下是对每个YOLO版本的详细查看：

1. YOLOv1

发布时间：2016年

主要贡献：

1. 统一检测：YOLOv1引入了一种新方法，将目标检测框架作为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率。

2. 网格系统：图像被划分为S x S的网格，每个网格单元预测B个边界框及其置信度分数。

3. 速度：YOLOv1比之前的检测系统（如R-CNN和Faster R-CNN）快得多，实现了每秒45帧（fps）的实时性能，快速版本达到155 fps。

限制：

1. 定位误差：YOLOv1在精确定位较小对象时存在困难。

2. 泛化：它倾向于对新出现或频率较低的对象泛化能力较差。

2. YOLOv2（YOLO9000）

发布时间：2017年

主要贡献：

1. 批量归一化：实施批量归一化以归一化每层的输入，改善了收敛性和正则化。

2. 高分辨率分类器：在高分辨率图像上训练模型，从而提高了性能。

3. 锚框：采用锚框（Faster R-CNN引入的一种技术）来预测边界框，提高了定位精度。

4. YOLO9000：模型在COCO数据集和超过9000个类别的自定义数据集上进行训练，因此得名YOLO9000，允许检测广泛范围的对象类别。

改进：

1. 与YOLOv1相比，平均精度均值（mAP）更好。

2. 提高了速度和准确性的平衡。

3. YOLOv3

发布时间：2018年

主要贡献：

1. 特征金字塔网络（FPN）：YOLOv3使用FPN在三个不同的尺度上检测对象，提高了对小对象的检测。

2. Darknet-53主干网络：引入了新的主干网络Darknet-53，它更深、更高效，结合了残差连接。

3. 多标签分类：每个边界框可以预测多个类别标签，这有助于处理对象可能属于多个类别的情况。

改进：

1. YOLOv3在保持实时速度的同时显著提高了准确性。

2. 在检测小对象和处理复杂图像方面取得了显著改进。

4. YOLOv4

发布时间：2020年

主要贡献：

1. 免费工具包（BoF）和特殊工具包（BoS）：引入了一系列增强功能，分为BoF（在不增加推理时间的情况下提高准确性的技术）和BoS（略微增加推理时间但显著提高准确性的技术）。

2. CSPDarknet53主干网络：使用了CSPDarknet53，它结合了跨阶段部分连接，提高了学习效率并减少了计算负载。

3. 数据增强技术：采用了如Mosaic和Self-Adversarial Training等技术来增强模型的鲁棒性和泛化能力。

改进：

1. mAP和FPS显著增加，使其成为发布时最快、最准确的模型之一。

2. 提高了检测小对象和大对象的能力。

5. YOLOv5

发布时间：2020年（由Ultralytics发布，不是Joseph Redmon的官方续作）

主要贡献：

1. PyTorch实现：YOLOv5使用PyTorch开发，使其更易于访问和修改。

2. 预训练模型：为不同用例提供了各种预训练模型（小到大），促进了迁移学习。

3. 自学习边界框锚：通过在训练期间自动调整锚框来增强学习过程。

改进：

1. 保持实时检测能力，提高了准确性。

2. 简化了部署和集成到各种应用程序中。

6. YOLOv6

发布时间：2022年

YOLOv6在前身YOLOv5的基础上引入了几项创新和改进，专注于提高性能、效率和适用性，以适应各种现实世界场景。以下是关键的新功能和改进：

主要贡献：

1. 工业适用性：YOLOv6专门针对工业应用设计，优化了边缘设备上的实时性能，这些设备的计算资源可能有限。

2. 增强架构：YOLOv6包括改进的主干和颈部设计，提高了特征提取和表示能力。这导致更好的检测精度和性能。

3. 无锚检测：YOLOv6的一个重要创新是探索无锚检测方法。这通过去除锚生成和匹配的需求来简化训练过程，可能导致更快的训练时间和某些数据集上的性能改进。

4. 高级训练技术：YOLOv6采用了高级训练技术，如复杂的数据增强策略和优化的训练时间表。这些技术提高了模型在不同条件和数据集下的鲁棒性和泛化能力。

5. 改进的损失函数：模型使用经过改进的损失函数，在训练期间提供更准确的梯度，帮助模型更好地学习对象及其位置的表示。这些损失函数旨在更有效地处理目标检测任务的复杂性。

改进：

1. 性能提升：与YOLOv5相比，YOLOv6在平均精度均值（mAP）方面显示出显著改进。这是通过架构优化和增强的训练方法实现的，使YOLOv6能够更准确地检测对象。

2. 效率和速度：YOLOv6旨在比YOLOv5更具计算效率。它在保持或提高准确性的同时实现了更高的检测速度，使其更适合实时应用，特别是在边缘设备上。

3. 减少模型大小和计算成本：与YOLOv5相比，YOLOv6以更少的参数和更低的计算要求实现了更好的性能。这种模型大小和计算成本的减少使YOLOv6在资源受限的环境中部署更有效。

4. 多功能性和适应性：与YOLOv5相比，YOLOv6具有更广泛的多功能性和适应性，能够处理各种大小和复杂性的对象，这得益于其改进的特征提取机制和无锚检测方法。

5. 针对边缘设备的优化：对YOLOv6的特别关注包括模型量化和剪枝等技术。这些优化使YOLOv6更适合在计算能力有限的设备上部署，提高了其在工业应用中的实用性。

6. 延迟减少：通过一致的双重分配消除了对非最大抑制（NMS）的需求，与YOLOv5相比，YOLOv6显著减少了端到端延迟，提高了实时性能。

7. YOLOv7

发布年份：2022年

YOLOv7是YOLO（你只看一次）系列目标检测模型的延续，以其实时性能和准确性而闻名。这一迭代带来了几个值得注意的进步，增强了架构设计和性能效率。

主要贡献：

1. 高效层聚合网络（ELAN）：

YOLOv7引入了一种名为高效层聚合网络（ELAN）的新架构设计，显著提高了网络学习和有效表示特征的能力。
ELAN结构增强了梯度流，并加强了在不同层捕获不同特征的能力。

2. 扩展高效层聚合网络（E-ELAN）：

在ELAN的基础上，扩展版本E-ELAN通过提高参数利用率和计算效率进一步优化了网络。这允许更深的网络具有更好的性能指标。

3. 动态头部：

YOLOv7以动态头部模块为特色，该模块在训练期间自适应地调整网络的重点。这种机制有助于更好地处理各种大小的对象，并提高了检测精度，特别是对于较小的对象。

4. 辅助和引导损失：

模型采用了辅助和引导损失的组合来促进更好的学习。辅助损失在训练的早期阶段引导网络，而引导损失确保了准确的最终预测。

5. 标签分配策略：

YOLOv7引入了一种新的标签分配策略来优化训练过程。这种策略确保使用了最相关和最有信息量的标签，从而提高了准确性和鲁棒性。

改进：

1. 性能提升：

与YOLOv6相比，YOLOv7实现了更高的平均精度均值（mAP）。性能提升归因于YOLOv7中实施的架构改进和新颖的训练策略。

2. 计算效率：

尽管网络的复杂性和深度增加，YOLOv7旨在更具计算效率。它以更少的计算资源实现了更好的性能，使其适合在资源受限的环境中部署。

3. 改进的训练技术：

YOLOv7利用高级训练技术，如动态头部模块和高效层聚合，来增强学习过程。这些技术导致更快的收敛和在不同数据集上更好的泛化。

4. 更好地处理对象尺度变化：

动态头部和改进的标签分配策略使YOLOv7能够更好地检测不同尺度的对象，特别是以前版本难以检测的小型对象。

5. 增强的主干和颈部设计：

— YOLOv7的主干和颈部组件经过改进，以提高特征提取和表示。这导致在广泛的情境中更准确、更强大的目标检测。

8. YOLOv8

发布年份：2023年，由Ultralytics发布。

主要贡献和改进：

C2f构建块：YOLOv8引入了C2f（连接到融合）构建块，改进了
特征提取和融合，增强了模型处理复杂目标检测任务的能力。
增强的网络架构：网络架构经过改进，以实现更好的性能和效率，专注于以更低的计算成本实现更高的准确性。
改进的训练策略：结合了先进的训练策略，包括更好的增强技术和优化算法，有助于提高模型的鲁棒性和准确性。
与Ultralytics Hub集成：YOLOv8与Ultralytics Hub集成，这是一个管理和部署模型的平台，简化了用户的工作流程，并促进了更容易的模型管理。

YOLOv8.1

发布年份：2024年1月，由Ultralytics发布。

YOLOv8 OBB模型：引入了定向边界框模型，提高了检测角度对象的准确性。
分割增强：高级分割功能，用于更精确的图像分析。
性能优化：专注于YOLOv8框架的速度和效率的改进。

9. YOLOv9

发布年份：2024年2月

关键特性：

1. 可编程梯度信息（PGI）：

— YOLOv9引入了PGI，这是一个旨在通过辅助可逆分支生成可靠梯度的概念。这有助于保持执行目标任务所需的深度特征的关键特征。

— PGI允许灵活选择适合特定任务的损失函数，克服了与传统深度监督过程相关的限制。

2. 通用ELAN（GELAN）：

YOLOv9中的GELAN架构平衡了参数数量、计算复杂性、准确性和推理速度。它允许用户为不同的推理设备选择合适的计算块，提高了多功能性和性能。

3. 性能提升：

— 与以前的模型相比，YOLOv9在各种指标上实现了卓越的性能。在准确性、参数效率和计算要求方面，它优于YOLOv8和其他最先进的模型。

— 例如，与YOLOv8-X相比，YOLOv9-E实现了1.7%更高的平均精度（AP），参数减少了16%，计算成本降低了27%。

4. 多功能性和应用：

— PGI和GELAN的集成允许YOLOv9有效地应用于轻量级和深度神经网络架构，使其适合广泛的现实世界应用。

— YOLOv9的设计支持传统和深度卷积，为模型部署和优化提供了灵活性。

5. 实验验证：

在MS COCO数据集上进行的广泛实验验证了YOLOv9的顶级性能。它显著超过了现有的实时目标检测器，展示了在速度、准确性和资源效率方面的改进。

贡献：

理论见解：YOLOv9的开发包括对深度神经网络架构的理论分析，特别关注可逆函数。这一分析有助于解决以前无法解释的现象，并指导了PGI和辅助可逆分支的设计。
增强的轻量级模型：PGI有效地解决了深度监督的限制，使轻量级模型实现了高准确性，使其适合日常使用。
效率和速度：使用传统卷积的GELAN设计，确保了与基于深度卷积的设计相比，参数使用效率和计算速度更高。

总之，YOLOv9代表了YOLO系列的重大进步，结合了PGI和GELAN等创新概念，提供了一个强大、多功能且高效的目标检测模型，适用于广泛的应用。

10. YOLOv10

发布年份：2024年5月

YOLOv10代表了实时目标检测领域的重大进步，建立在其在YOLO（你只看一次）系列中的前辈奠定的坚实基础上。这一迭代引入了几个关键创新和改进，旨在提高性能和效率。以下是YOLOv10的主要亮点：

关键特性：

1. 无NMS训练：

— YOLOv10通过使用一致的双重分配消除了其后处理阶段对非最大抑制（NMS）的需求。这种方法不仅显著减少了端到端延迟，还保持了竞争性能水平。

2. 整体模型设计：

— YOLOv10的设计策略专注于效率和准确性之间的平衡。模型的各个组成部分都经过优化，以减少计算开销，同时提高能力。这包括全面的架构调整，导致更少的参数和更低的延迟。

3. 性能提升：

— 在各种模型规模（N、S、M、L、X）中，YOLOv10在平均精度（AP）方面取得了改进，同时显著减少了参数和计算要求。例如，与前身YOLOv8-N相比，YOLOv10-N实现了1.2%的AP改进，参数减少了28%，计算成本降低了23%。

4. 效率增益：

— YOLOv10在准确性和计算成本之间展现了优越的权衡。例如，与YOLOv6–3.0-S相比，YOLOv10-S实现了1.5 AP改进，并大幅减少了参数和FLOPs（每秒浮点运算次数）。

5. 延迟减少：

— 通过消除NMS和优化模型架构，YOLOv10实现了显著的延迟减少。例如，与YOLOv9-C相比，YOLOv10-S的延迟降低了46%，展示了模型在实时应用中的效率。

6. 比较性能：

— YOLOv10在速度和准确性方面一致优于其他最先进的模型，如RT-DETR和以前的YOLO版本。它比RT-DETR-R18快1.8倍，同时保持类似的AP性能，并且在参数和FLOPs方面也大幅减少。

11. YOLOX

发布年份：2021年

主要贡献和改进：

无锚设计：YOLOX采用无锚机制，简化了模型架构和训练过程。
分离的头部：分离的头部将分类和定位任务分开，提高了整体性能。
高级增强技术：使用Mosaic和MixUp等技术来增强模型的泛化能力和鲁棒性。
性能提升：与以前的YOLO版本相比，YOLOX实现了更高的准确性和效率，使其与其他最先进的模型竞争。

12. YOLOR

发布年份：2021年

主要贡献和改进：

统一网络：YOLOR（你只学习一次表示）将显性和隐性知识整合到统一网络中，增强了模型的学习能力。
知识蒸馏：利用知识蒸馏来提高轻量级模型的性能。
改进的主干：在主干中结合了CSPNet，增强了特征提取和表示。
多功能性：在各种任务中表现出色，包括目标检测、实例分割和关键点检测。

13. PaddleYOLO

发布年份：2022年8月，作为PaddlePaddle深度学习平台的一部分开发。

主要贡献和改进：

针对PaddlePaddle优化：PaddleYOLO针对PaddlePaddle框架进行了优化，确保了高效的训练和推理。
全面模型：包括各种YOLO模型（YOLOv3、YOLOv4等），针对PaddlePaddle进行了特定优化。
易用性：提供用户友好的API和广泛的文档，使开发者易于访问。
高性能：通过在PaddlePaddle平台上提供高准确性和快速推理时间，与其他YOLO实现竞争。

14. MMYOLO

发布年份：2022年9月，是MMDetection框架的一部分，被研究社区广泛使用。

主要贡献和改进：

模块化设计：MMYOLO受益于MMDetection的模块化设计，允许轻松定制和扩展。
与MMDetection集成：与MMDetection框架内的其他模型和工具无缝集成，促进了全面的实验。
最新技术：结合了目标检测的最新进展，包括高级增强方法和损失函数。
研究导向：旨在具有高度灵活性和可配置性，非常适合研究目的和开发新技术。

这些模型代表了YOLO家族和目标检测框架的重要进步，每个模型都贡献了独特的功能和改进，以满足特定需求和平台。

结论

每个YOLO版本都对目标检测领域做出了重要贡献（不要搞错，一些最新版本还支持对象分割、定向边界框等），不断推动实时计算机视觉应用的可能性的边界。从YOLOv1到YOLOv10的发展显示了模型架构、训练技术和性能优化方面的显著演变，巩固了YOLO作为目标检测的领先方法的地位。

注意：由于对模型架构的理解有限，我省略了一些YOLO版本，如GOLD-YOLO、DAMO-YOLO、YOLO Air、Scaled YOLOv4、deepstream YOLO等。

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