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：

主要贡献：

限制：

2. YOLOv2（YOLO9000）

主要贡献：

改进：

主要贡献：

改进：

主要贡献：

改进：

主要贡献：

改进：

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：

改进：

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）：

(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：

发布年份：2023年，由Ultralytics发布。

主要贡献和改进：

9.YOLOv8.1

发布年份：2024年1月，由Ultralytics发布。

发布年份：2024年2月

关键特性：

(1)可编程梯度信息（PGI）：

(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：

(4)多功能性和应用：

(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：

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。

11. 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：

发布年份：2021年

主要贡献和改进：

发布年份：2021年

主要贡献和改进：

14. 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：

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：

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。