本文详细介绍了YOLO系列目标检测模型的发展历程，从YOLOv1到YOLOv8的改进，包括YOLOv2的锚框和Upsample层，YOLOv3的Darknet-53架构和FPN，YOLOv4的训练改进，YOLOv5的EfficientDet架构，YOLOv6的SPP-Net，YOLOv7的ResNeXt和多尺度训练，以及YOLOv8的最新进展。每个版本都致力于提高检测准确性和效率，解决类别不平衡和内存占用等问题。
如果您对YOLO模型的时间线快速回顾不感兴趣，请跳过本节 -
YOLOv1是第一个正式的YOLO模型。它使用单个卷积神经网络（CNN）来检测图像中的对象，与其他目标检测模型相比，速度相对较快。然而，与当时的一些两阶段模型相比，它的准确性不如人意。
YOLOv2于2016年发布，对YOLOv1进行了多项改进。它使用锚框（anchor boxes）来提高检测准确性，并引入了Upsample层，提高了输出特征图的分辨率。
YOLOv3于2018年推出，旨在提高算法的准确性和速度。YOLOv3相对于前身的主要改进是采用了Darknet-53架构，这是一种专为目标检测而设计的ResNet架构的变体。
YOLO v3还改进了锚框，允许不同的尺度和长宽比更好地匹配检测到的对象的大小和形状。Feature Pyramid Networks（FPN）和GHM损失函数的使用，以及更广泛的对象尺寸和长宽比范围，提高了准确性和稳定性，也是YOLO v3的特点。
YOLOv4由Bochkovskiy等人于2020年发布，相对于YOLOv3引入了多项改进，包括
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