Yolo算法综述（Yolov1-Yolov6）

Yolo算法综述（Yolov1-Yolov6） Yolo是一种one-stage目标检测算法，自从YOLOv1的出现以来，Yolo算法已经经历了多次迭代，目前已经发展到YOLOv6。下面我们将对Yolo算法的发展历程进行综述。 YOLOv1 YOLOv1是第一个one-stage目标检测算法，提出了将单个神经网络应用于完整图像，将图像划分为多个区域，并同时预测每个区域的边界框和概率。YOLOv1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。 YOLOv1的网络结构包含了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，这也导致了YOLOv1只支持与训练图像相同的输入分辨率。 YOLOv1的优点是对比two-stage算法，有效地提升目标检测速度，但是它的缺点是对比two-stage算法，定位精度下降，特别对于一些小目标。 YOLOv2 YOLOv2是YOLOv1的改进版本，旨在解决YOLOv1存在定位不准确以及与two-stage方法相比召回率低的缺点。YOLOv2从更准确，更快，更多识别三个角度对YOLOv1算法进行了改进。 YOLOv2的主要思想是使用anchor boxes机制来预测边界框，同时去掉了一个池化层，使卷积层输出更高的分辨率。加入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采用224*448的输入预训练160个epoch后将输入调整到448*448并继续。 YOLOv3 YOLOv3是YOLOv2的改进版本，引入了Darknet-53网络结构，使用多尺度特征，9种尺度的先验框。YOLOv3的主要思想是使用多尺度特征来提高检测精度，使用9种尺度的先验框来提高召回率。 YOLOv4 YOLOv4是YOLOv3的改进版本，引入了Mish激活函数和Neck创新技术。YOLOv4的主要思想是使用Mish激活函数来提高检测精度，使用Neck创新技术来提高召回率。 YOLOv5 YOLOv5是YOLOv4的改进版本，引入了四种结构来提高检测精度。YOLOv5的主要思想是使用四种结构来提高检测精度，包括 главный干网络、Neck网络、头网络和anchor free机制。 YOLOX YOLOX是YOLOv5的改进版本，引入了解耦检测头和anchor based机制。YOLOX的主要思想是使用解耦检测头来提高检测精度，使用anchor based机制来提高召回率。 YOLOv6 YOLOv6是YOLOX的改进版本，引入了改进的解耦检测头和anchor free机制。YOLOv6的主要思想是使用改进的解耦检测头来提高检测精度，使用anchor free机制来提高召回率。 Yolo算法经过多次迭代，已经发展到YOLOv6，具有很高的检测精度和速度。Yolo算法的发展为目标检测领域带来了很大的改进和挑战。