YOLO系列总结（1）

[特辣番茄炒鸡蛋]

写给小白的YOLO介绍 - 知乎 (zhihu.com)

YOLO算法最全综述：从YOLOv1到YOLOv5 - 知乎 (zhihu.com)

YOLOv1：

论文：[1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (arxiv.org)

代码：pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks (github.com)

论文精读：【目标检测论文阅读】YOLOv1 - 知乎 (zhihu.com)

YOLOv2：

论文：[1612.08242] YOLO9000: Better, Faster, Stronger (arxiv.org)

代码：AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) (github.com)

论文精读：【目标检测论文阅读】YOLOv2 - 知乎 (zhihu.com)

YOLOv3:

论文：【目标检测论文阅读】YOLOv1 - 知乎 (zhihu.com)

代码：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含福利） - 知乎 (zhihu.com)

论文精读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3 - 知乎 (zhihu.com)

YOLOv4：

论文：[2004.10934] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (arxiv.org)

代码：AlexeyAB/darknet: YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) (github.com)

论文精读：YOLOv4 介绍及其模型优化方法 - 知乎 (zhihu.com)

YOLOv5：

论文：[2107.08430] YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 (arxiv.org)

代码：保姆式yolov5教程，训练你自己的数据集 - 知乎 (zhihu.com)

论文精读：深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 - 知乎 (zhihu.com)

Yolov5总结文档(理论、代码、实验结果) - 知乎 (zhihu.com)

YOLOv6：

论文：[2209.02976] YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications (arxiv.org)

代码：【YOLO系列】YOLOv6论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）_yolo系列最新论文_路人贾'ω'的博客-CSDN博客

论文精读：【YOLO系列】YOLOv6论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）_yolo系列最新论文_路人贾'ω'的博客-CSDN博客

YOLOv7：

论文：[2207.02696] YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors (arxiv.org)

代码：YOLOv7保姆级教程（个人踩坑无数）----训练自己的数据集_AmbitionToFree的博客-CSDN博客

WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors (github.com)

论文精读：YOLOV7学习记录之原理+代码介绍_yolov7和yolov7tiny的区别_彭祥.的博客-CSDN博客

YOLOv8：

论文：[2305.09972] Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8 (arxiv.org)

代码：ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite (github.com)

论文精读：YOLOv8 深度详解！一文看懂，快速上手 - 知乎 (zhihu.com)

YOLO系列几乎是每一年一更，每一年都会有提升，作为一个通用的模型处理库，处理的效果其实非常不错了。