YOLO目标检测算法演进历程深入剖析

YOLO（You Only Look Once）是一种先进的目标检测算法，其发展历程经历了多个关键阶段。起初，YOLOv1（版本1）于2016年问世，该版本通过将目标检测任务转化为回归问题，实现了实时性能。然而，YOLOv1存在定位精度不高的问题，于是在其基础上推出了YOLOv2，通过引入Anchor Boxes等技术，提高了检测精度。随后，YOLOv3在YOLOv2的基础上进一步改进，采用多尺度检测策略和Darknet-53作为骨干网络，全面提升了性能。近年来，YOLOv4和YOLOv5相继推出，不断引入先进技术，如CIOU损失函数和Mish激活函数，进一步提升了检测准确性和速度。总体而言，YOLO系列目标检测算法经过多年发展，从实时性能到精度的不断提升，为计算机视觉领域做出了重要贡献。