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以下文章来源于作者：算力君
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YOLOv1
参考论文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.02640 官方链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
YOLOv2
参考论文：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242 官方链接：http://pjreddie.com/yolo9000/
YOLOv3
参考论文：YOLOv3: An Incremental Improvement 论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.02767 官方链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
YOLOv4
开发了一个速度更快、精度更高的检测模型，仅需单张1080Ti或2080Ti即可完成训练。 验证了目前 SOTA 的Bag-ofFreebies(不增加推理成本的trick)和Bag-of-Specials(增加推理成本的trick)的有效性。 修改了现有的最新方法，使其更高效且更适合单GPU训练，包括CBN、PAN、SAM等。
参考论文：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.10934 开源链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet
YOLOv5
YOLOv5n（纳米版）：适合在计算能力有限的设备上部署，如微控制器和低功耗的物联网设备。体积虽小，但保持了合理的准确度。 YOLOv5s（小型）：适合许多边缘应用，包括移动设备和嵌入式系统。相较于纳米版，准确度提升的同时仍然保持较低的计算占用。 YOLOv5m（中型）：适合于需要更高精度但仍然需要在边缘设备限制下运行的应用。 YOLOv5l（大型）：专为需要高准确度的更复杂任务设计。 YOLOv5x（超大型）：适用于需要最高精度且计算资源丰富的场景，如：高分辨率视频分析和复杂的目标检测任务。
参考论文：Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.08782 开源链接：https://github.com/ultralytics/yolov5 更多解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/674636784
YOLOv6
为不同的工业应用场景重新设计一系列不同尺寸的网络，兼顾精度与速度。其中，小模型为单分支，大模型为多分支。 引入自蒸馏策略，在分类任务和回归任务上均进行自蒸馏。动态调整教师模型和标签，便于学生模型的训练。 广泛验证标签分配、损失函数和数据增强技术，选择合适的策略进一步提升性能。 基于 RepOptimizer和通道级蒸馏技术，对量化方式做了改进。
参考论文：YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications 论文链接：https://arxiv.org/abs/2209.02976 开源链接：https://github.com/meituan/YOLOv6
YOLOv7
参考论文：YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors 论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 开源链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7
YOLOv8
参考文档：https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/ 开源链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics
YOLOv9
参考论文：YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.13616 开源链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov9
YOLOv10
后处理改进：提出NMSfree（非极大值抑制）训练的一致双分配，实现了高效的端到端检测。 引入了整体效率精度驱动的模型设计策略，改善了性能效率的权衡。
参考论文：YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.14458 开源链接：https://github.com/THU-MIG/yolov10
YOLO11
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