目标探测进化YOLO v1-v5
目标检测中常用的方法可分为一阶段法和两阶段法。一步法首先输入图片，输出包围盒(bbox)和分类标签，由网络完成。YOLO和SSD是这种方法的主要代表。两阶段方法由fast-RCNN表示。输入图片后，首先生成一个区域建议，然后输入到分类器中进行分类。这两个任务由不同的网络完成。
其中，YOLO目标检测是一种突出优秀的算法，是“你只看一次”的简称，意思是只需浏览一次，就可以识别出图片中物体的类别和位置，完美平衡了检测速度和准确率的关系。YOLO也从最初的YOLO v1发展到最新的YOLO v5。
2015年，YOLO v1第一版提出，YOLO参考GoogleNet提出了Darknet网络。Darknet是用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架。1x1卷积层+3x3卷积层取代了GoogleNet的Inception模块。该网络由24个卷积层和2个全连接组成，如图1所示:
YOLO v1的帧如图2所示:首先将图像尺寸调整为448×448，然后将图像输入CNN，最后通过NMS保存最终的校准帧。
YOLO v1的核心思想是将目标检测视为一个回归问题，将画面分成SxS个网格，如果目标中心落入一个网格单元，则该网格负责检测目标。每个网格单元预测B边界框(bbox)和类别信息。此外，每个bbox需要预测(x，y，w，h)和置信度***5个值。所以最后每个网格要预测B bbox和C类，最后输出S x S x (5*B+C)的张量。
优势:
YOLO v2在YOLO v1的基础上做了一系列改进，在保持分类准确率的同时，提高了目标定位的准确率和召回率。首先，YOLO v2可以适应不同的输入大小，可以根据需要权衡检测精度和检测速度。其次，根据层次分类，提出用词树来混合检测数据集和分类数据集。最后，提出了一种联合训练方法，可以同时在检测和分类数据集上进行。检测数据集用于训练模型识别部分，分类数据集用于训练模型分类部分，以扩展检测类型。
对YOLO v1更具体的改进包括以下几点:
然而，YOLO v2仍然不能解决同一网格中对象重叠的问题。YOLO v3在YOLO v2的基础上继续做了一些改进:
2020年4月，YOLO v4发布。在MS COCO数据集上的准确率达到43.5% AP，速度达到65FPS，分别比YOLO v3高出10%和12%。
YOLO v4首先总结相关工作，拆分目标检测框架:
物体检测=脊柱+颈部+头部
另外，所有的调音方式都分为“一袋赠品”和“一袋特价”两类。
YOLO v4总结了以上调优技术，寻找最佳组合。在培训过程中，免费赠品和专业赠品对YOLO v4的影响得到了验证。
在YOLO v4发布40多天后，Ultralytics已经开放了非官方的YOLO v5，该版本完全基于PyTorch。值得注意的是，每张图片的推理时间达到140 FPS，YOLOv5的权重文件大小仅为YOLOv4的1/9。YOLO v5更快更小！
从YOLO的上述发展历程可以看出，YOLO系列在开发后期更注重应用落地，并没有提出非常新颖的创新。