yolov5以及yolo的历史

什么是 YOLOv5

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YOLO 是“You only look once”的首字母缩写，是一种将图像划分为网格系统的对象检测算法。网格中的每个单元格负责检测自身内部的对象。

由于其速度和准确性，YOLO 是最著名的物体检测算法之一。

YOLO的历史

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YOLOv5

YOLOv4 发布后不久，Glenn Jocher 使用 Pytorch 框架引入了 YOLOv5。
开源代码可在GitHub 上获得

作者： Glenn Jocher
发布时间： 2020 年 5 月 18 日

YOLOv4

随着原作者在 YOLO 上的工作陷入停滞，YOLOv4 由 Alexey Bochoknovskiy、Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao 发布。这篇论文的题目是YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

作者： Alexey Bochoknovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao
发布时间： 2020 年 4 月 23 日

YOLOv3

YOLOv3 改进了 YOLOv2 论文，原作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 都做出了贡献。
他们一起发布了YOLOv3: An Incremental Improvement

最初的 YOLO 论文被托管在这里

作者： Joseph Redmon和Ali Farhadi
发布时间： 2018 年 4 月 8 日

YOLOv2

YOLOv2 是由 YOLO 的原作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 共同努力的。
他们共同发布了YOLO9000:Better, Faster, Stronger

作者： Joseph Redmon和Ali Farhadi
发布时间： 2016 年 12 月 25 日

YOLOv1

YOLOv1 由约瑟夫·雷德蒙 (Joseph Redmon) 作为研究论文发布。
这篇论文的标题是你只看一次：统一的实时对象检测

作者： Joseph Redmon
发布时间： 2015 年 6 月 8 日