杀疯了！YOLO再突破，提速20倍！！

Python编程爱好者

发布于 2024-04-12 07:41:24

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YOLO再一次突破，新变体YOLO-World在目标检测领域的表现非常的出色。开集检测速度提升20倍！

比如在：开放词汇目标检测能力、高效的检测性能、强大的迁移和泛化能力、细粒度检测和实例分割、性能优化策略等等都展现出前所未有的能力。

YOLO-World的训练过程中采用了多种性能优化策略，如批量归一化、数据增强、学习率调整、正则化、多尺度训练和Dropout技术。这些策略有助于提高模型的训练速度、稳定性、泛化能力和尺度不变性。

YOLO-World 不仅在开放词汇目标检测方面具有创新性，而且在效率、准确性、迁移和泛化能力、细粒度检测和实例分割等方面都展现了强大的实力。通过其先进的预训练策略和性能优化技术，YOLO-World有望成为解决现实世界开放词汇检测问题的新标杆，并在实际应用中发挥重要作用。

其实在YOLO的改进一直是热门，也是大家非常好发论文的方向。非常推荐大家关注！

首先，YOLO的开源，源代码和预训练模型都可以在互联网上免费获取。很轻松的可以进行代码的改造和改进。另外，YOLO在目标检测领域有着广泛的应用，如人脸检测、车辆检测、物体识别等。由于其高效性和准确性，许多实际应用场景都采用了YOLO或其改进版本，这为相关研究提供了丰富的实验数据和场景。

但是，YOLO仍然有很大的改进空间，例如提高检测精度、加速推理速度、适应不同的场景等。

今天准备了YOLO系列的论文准备好了给大家，分别是 YOLOv1~v9系列 和 YOLO变形系列。

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YOLO系列

【论文全名】YOLO v1：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

YOLOv1 是目标检测领域的一个重要突破，它于2016年被提出，标志着目标检测技术的重大转变。YOLOv1的核心思想是将目标检测问题视为一个回归问题，通过单个卷积神经网络（CNN）实现端到端的训练，从而实现快速且准确的目标检测。

主要特点

端到端训练：YOLOv1将目标检测任务简化为一个回归问题，通过一个CNN模型同时预测多个边界框和类别概率，省去了传统目标检测方法中的多个步骤，如候选区域生成、分类器评估、边界框优化等。
快速检测速度：YOLOv1的设计使其在保持较高检测精度的同时，能够实现接近实时的检测速度。在Titan X GPU上，YOLOv1的基本网络能够达到45帧每秒的检测速度，而其快速版本甚至能够达到155帧每秒。
全局视野：与传统的基于滑动窗口和候选区域的方法不同，YOLOv1在训练和测试时能够看到整个图像，这使得它能够隐式编码类别间的上下文信息和外观特征。
抽象特征学习：YOLOv1通过训练学习图像的抽象特征，使其在不同领域的图像上都有很好的检测效果，即使在艺术品上测试也能表现出色。

YOLOv1的提出为目标检测领域带来了革命性的变化，它的设计思想和实现方法对后续的YOLO系列算法和其他目标检测技术产生了深远的影响。YOLOv1不仅在学术界受到广泛关注，其在工业界和实际应用中也展现出了巨大的潜力和价值。随着YOLO系列算法的不断迭代和优化，目标检测技术将继续在各个领域发挥重要作用。

【论文全名】YOLO v2：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

YOLOv2，也被称为YOLO9000，是在YOLOv1基础上的重大改进版本，由Joseph Redmon和Ali Farhadi提出。这个改进版的目标是在保持YOLOv1的高速检测能力的同时，显著提高检测的准确性。YOLOv2在多个方面进行了优化和增强，使其成为了一个更加强大和灵活的目标检测系统。

主要特点

更好的性能：YOLOv2在多个标准检测任务上取得了最先进的结果，如PASCAL VOC和COCO数据集。在67 FPS的情况下，YOLOv2在VOC 2007上达到了76.8 mAP，在40 FPS时达到了78.6 mAP，超过了当时最先进的方法，如Faster R-CNN和SSD。
多尺度训练：YOLOv2引入了多尺度训练方法，使得同一个模型可以在不同大小的图像上运行，提供了速度和精度之间的平衡。
批量归一化（Batch Normalization）：YOLOv2采用了批量归一化技术，有助于加快训练速度并减少对初始化权重的敏感度。
高分辨率分类器：YOLOv2使用了一个高分辨率的分类器来提高检测精度。
锚框（Anchor Boxes）：YOLOv2引入了锚框的概念，通过聚类分析得到更符合数据集特性的锚框，提高了检测的准确性。
细粒度特征：YOLOv2通过添加直通层（passthrough layer）来结合低层次和高层次的特征，有助于提高对小物体的检测能力。
联合训练目标检测和分类：YOLOv2提出了一种联合训练目标检测和分类的方法，使得模型能够利用大量已有的分类数据来提高检测性能。

这篇论文不仅对YOLOv1进行了深入的改进，还提出了一种新的联合训练方法，使得目标检测系统能够更好地利用现有的大量分类数据，为实时目标检测领域带来了新的突破。

【论文全名】YOLO v3: An Incremental Improvement

YOLOv3 由Joseph Redmon和Ali Farhadi开发。它是YOLO系列算法的第三个版本，旨在实现更快、更准确的目标检测。YOLOv3在YOLOv1和YOLOv2的基础上进行了一系列的改进，这些改进旨在提高模型的性能，同时保持其速度和效率。

主要特点

Darknet-53作为骨干网络：YOLOv3采用了作者自行设计并训练的Darknet-53作为其特征提取的主干网络。Darknet-53在分类精度上与ResNet-152和ResNet-101相当，同时具有更快的计算速度和更少的网络层数。
多尺度预测：YOLOv3在不同的尺度上进行三次检测，分别在32倍、16倍和8倍降采样的特征图上进行，类似于SSD（Single Shot MultiBox Detector）的多尺度检测。这种设计使得YOLOv3能够更好地检测不同大小的目标。
上采样和特征融合：为了提高对小目标的检测精度，YOLOv3采用了上采样（upsample）和特征融合技术，类似于FPN（Feature Pyramid Networks）。这使得模型能够在多个尺度的特征图上进行检测，提高了对小目标的检测能力。
改进的边界框预测：YOLOv3对边界框的预测进行了改进，采用了聚类分析来确定最佳的锚框（anchor boxes），并在每个网格单元中预测3个边界框。每个边界框包含位置、大小、置信度和类别概率。
损失函数的改进：YOLOv3在损失函数上进行了优化，不再对类别使用softmax，而是采用逻辑回归来评估锚框的目标性（objectness）。此外，损失函数中还包括了对坐标、大小和类别的损失。

YOLOv3的提出，不仅在目标检测算法的发展中起到了承前启后的作用，而且其高效性和准确性也使其在实际应用中得到了广泛的应用。随着目标检测技术的不断进步，YOLO系列算法将继续在计算机视觉领域发挥重要作用。

【论文全名】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

YOLOv4是目标检测领域的一个重要进展，由Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao共同开发。它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的第四个版本，旨在实现更快、更准确的目标检测，同时保持模型的高效性。YOLOv4在YOLOv3的基础上进行了多项改进和优化，以提高其在各种场景下的性能。

主要特点

高效的模型设计：YOLOv4的设计重点在于提高生产系统中目标检测器的操作速度和并行计算的优化，而不仅仅是降低理论计算指标（如BFLOPs）。这使得YOLOv4能够在常规GPU上实现实时、高质量和令人信服的目标检测结果。
Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials：YOLOv4验证了在目标检测器训练过程中使用的最新Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials方法的影响。这些方法包括但不限于网络结构的改进、训练策略的调整以及数据增强技术等。
模型结构的创新：YOLOv4在架构、特征提取器（backbone）、特征融合（neck）和预测头（head）等方面进行了创新。它采用了一些最先进的方法，如CBN、PAN、SAM等，并对其进行了改进，使其更适合单GPU训练。
性能提升：与YOLOv3相比，YOLOv4在平均精度（AP）和每秒帧数（FPS）方面分别提高了10%和12%。此外，YOLOv4的运行速度是EfficientDet的两倍以上，且性能相当。
广泛的应用：YOLOv4的设计使其易于训练和使用，适用于各种平台，包括GPU和CPU。它适用于需要实时、高质量目标检测的各种应用场景。

YOLOv4的提出，不仅在目标检测算法的发展中起到了重要的推动作用，而且其高效性和准确性也使其在实际应用中得到了广泛的应用。随着目标检测技术的不断进步，YOLO系列算法将继续在计算机视觉领域发挥重要作用。

YOLOv5

github：https://github.com/ultralytics/yolov5

YOLOv5是目标检测领域的一个重要进展，由Ultralytics LLC公司的创始人兼CEO Glenn Jocher发布。尽管YOLOv5在YOLO系列的发展中引起了一些争议，但它仍然被广泛认为是YOLO家族中的一个有价值的补充。YOLOv5的发布标志着YOLO系列在目标检测技术上的持续创新和进步。

主要特点

轻量级和高效性：YOLOv5被设计为适合在资源受限的环境中运行，如移动设备和嵌入式系统。它具有较小的模型大小和快速的推理速度，使得它在实际应用中非常受欢迎。
多种版本：YOLOv5提供了不同大小的模型版本，包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x，以适应不同的性能需求和部署环境。
PyTorch实现：与之前的YOLO版本使用Darknet框架不同，YOLOv5是使用PyTorch框架实现的，这使得它更容易被社区接受和使用，同时也方便了模型的部署和集成。
自适应锚框计算：YOLOv5在训练时能够根据数据集自适应地计算锚框，这有助于提高模型对不同数据集的适应性和检测性能。
改进的网络结构：YOLOv5在网络结构上进行了多项改进，包括采用CSP结构和FPN+PAN的 Neck结构，以及CIOU Loss等，这些改进有助于提高模型的准确性和鲁棒性。

尽管YOLOv5没有正式的学术论文，但它在GitHub上的开源实现和社区中的活跃讨论使其成为了目标检测领域的一个重要参考。随着YOLOv5的进一步发展和社区的不断贡献，我们可以期待它在未来将在实际应用中发挥更大的作用。

【论文全名】YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications

YOLOv6是由美团视觉智能部研发的目标检测框架，专为工业应用而设计。它在保持高精度的同时，特别关注推理效率，旨在满足实际工业环境中对速度和准确性的不同要求。YOLOv6的设计理念是在不同规模的模型中实现最佳的速度和精度权衡，以适应多样化的应用场景。

主要特点

高精度和高速度：YOLOv6-nano在COCO数据集上的精度可达35.0% AP，推理速度可达1242 FPS（每秒帧数）；YOLOv6-s的精度可达43.1% AP，推理速度可达520 FPS。
多平台支持：YOLOv6支持在多种硬件平台上部署，包括GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等，简化了工程部署时的适配工作。
网络设计：YOLOv6采用了RepVGG提出的结构重参数化方法，以及高效的可重参数化骨干网络（EfficientRep），以适应不同规模的模型。
标签分配和损失函数：YOLOv6采用了任务对齐学习（TAL）作为标签分配策略，并选择了VariFocal损失（VFL）作为分类损失，以及SIoU/GIoU损失作为回归损失。
量化和部署：YOLOv6使用了重新参数化优化器（RepOptimizer）进行训练，以获得对PTQ（Post-Training Quantization）友好的权重，并通过通道蒸馏（CW蒸馏）进行量化感知训练（QAT），以提高量化性能。

YOLOv6的发布，不仅在目标检测算法的发展中起到了重要的推动作用，而且其高效性和准确性也使其在实际应用中得到了广泛的应用。随着目标检测技术的不断进步，YOLO系列算法将继续在计算机视觉领域发挥重要作用。

【论文全名】YOLOv9: A Revolutionary Update for Real-Time Goal Detection

YOLOv9是目标检测领域的最新研究成果，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv9在前代版本的基础上进行了重大改进，引入了创新的技术以提高目标检测的准确性和效率。

关键特性

可编程梯度信息（PGI）：YOLOv9引入了PGI的概念，旨在解决深度神经网络中的信息瓶颈问题。PGI通过为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。这一技术显著提高了目标检测的准确率，并为实时高精度目标检测提供了可能。
泛化高效层聚合网络（GELAN）：YOLOv9采用了全新的网络架构GELAN，该架构通过梯度路径规划优化了网络结构，使用传统的卷积操作符实现了超越当前最先进方法的参数利用效率。GELAN的设计提高了模型的性能，同时保持了模型的高效性，使YOLOv9在保持轻量级的同时，达到了前所未有的准确度和速度。
性能提升：与前代版本相比，YOLOv9在参数数量、计算量和准确度方面都有显著提升。例如，与YOLOv8相比，YOLOv9在参数和计算量上分别减少了49%和43%，同时在MS COCO数据集上的平均精度（AP）提升了0.6%。

YOLOv9的推出不仅是对目标检测技术的一次重大更新，更是对未来智能世界的一次勇敢探索。随着技术的不断进步，我们期待YOLOv9能够在更多领域发挥其影响力，不仅仅是提高现有应用的性能，更是推动新应用场景的发展。