Yolo算法综述（Yolov1-Yolov6）

"Yolo算法综述（Yolov1-Yolov6）" Yolo算法是当前目标检测领域中最流行的算法之一，自从YOLOv1的提出以来，Yolo系列算法已经经历了多代的发展和改进。下面将对Yolo系列算法的发展历程和主要思想进行总结。 一、YOLOv1 YOLOv1是第一个one-stage目标检测算法，提出于2016年。它的主要思想是将输入图像划分成S*S的网格，如果物体中心落入某个网格内，就由该网格单元负责检测该目标。每个网格预测B个边界框和它们的置信度，置信度是预测框和真实物体IOU和网格是否包含物体01值之积。每个边界框都包含5个预测值，x,y,w,h,confidence，分别代表中心坐标，宽高和IOU值。 YOLOv1的网络结构包含24个卷积层和2个全连接层，通过全连接层来预测图象位置和类别概率。优点是对比two-stage算法，有效地提升目标检测速度，但是缺点是对比two-stage算法，定位精度下降，特别对于一些小目标。 二、YOLOv2 YOLOv2是YOLOv1的改进版本，提出于2017年。它的主要思想是从更准确，更快，更多识别三个角度对YOLOv1算法进行了改进。YOLOv2采用anchor boxes机制来预测边界框，加入了Batch Normalization，批量归一化是一种很有效的正则化手段，加速了收敛速度，提升了收敛效果。 YOLOv2的网络结构更加复杂，包含了多个卷积层和池化层，使用了更高的分辨率和更大的输入图像。YOLOv2还可以检测9000种不同对象，被称为YOLO9000。 三、YOLOv3 YOLOv3是YOLOv2的改进版本，提出于2018年。它的主要思想是使用Darknet-53作为主干网络，多尺度特征和9种尺度的先验框。YOLOv3的网络结构更加复杂，包含了多个卷积层和池化层，使用了更高的分辨率和更大的输入图像。 四、YOLOv4 YOLOv4是YOLOv3的改进版本，提出于2019年。它的主要思想是使用Mish激活函数和Neck创新。YOLOv4的网络结构更加复杂，包含了多个卷积层和池化层，使用了更高的分辨率和更大的输入图像。 五、YOLOv5 YOLOv5是YOLOv4的改进版本，提出于2020年。它的主要思想是使用四种结构和Mish激活函数。YOLOv5的网络结构更加复杂，包含了多个卷积层和池化层，使用了更高的分辨率和更大的输入图像。 六、YOLOX YOLOX是YOLOv5的改进版本，提出于2020年。它的主要思想是使用主干网络和解耦检测头。YOLOX的网络结构更加复杂，包含了多个卷积层和池化层，使用了更高的分辨率和更大的输入图像。 七、YOLOv6 YOLOv6是YOLOX的改进版本，提出于2021年。它的主要思想是使用改进解耦检测头和anchor based和anchor free。YOLOv6的网络结构更加复杂，包含了多个卷积层和池化层，使用了更高的分辨率和更大的输入图像。 Yolo系列算法的发展历程是从YOLOv1到YOLOv6，逐步改进和完善的过程。每个版本都有其独特的思想和创新，都是为了解决目标检测算法中存在的问题和挑战。