YOLOv1
首次提出实时目标检测的概念，通过一个神经网络来在一张图像上实现目标定位和分类的任务。
将输入图像分割成SXS网格（论文中S=7），每个网格负责检测该区域内中心点落在此网格内的物体。每个网格需要预测出B个bbox、对应的置信度、属于各个类别的概率（一共是C个类别），论文中B=2，此处的置信度是「有object的概率*预测框和真实框的IOU」，如果此处没有object，这个置信度应该为0，并且类别的概率只针对有object的网格进行预测，没有object则不进行预测，主要体现在loss上。由于训练集中没有object的区域太多，为了让模型更容易学习预测object，此处在loss中增加对于object检测的损失权重，减小没有object的损失权重。对于每一个bbox而言，需要预测四个值------x,y,w,h。为了便于网络训练，这里使用「相对值」，即x,y是相对于网格边缘的距离，w,h为相对于整张图像的大小。
预测的时候，输出的类别概率是「原始训练的类别概率有object的概率 预测框和真实框的IOU」。
实时性好，速度快。
对 小物体和密集物体的检测效果较差。
YOLOv2 (2017)
特点：引入了批处理标准化（Batch Normalization）来提高收敛速度，并使用了高分辨率分类器来帮助检测小物体。
架构：增加了锚点框（anchor boxes）来提高检测精度，同时引入了多尺度训练来增强模型的泛化能力。
优点：检测精度提高，仍然保持了较快的速度。
YOLOv3 (2018)
特点：进一步提高了检测精度，特别是在小物体检测方面有所改进。
架构：采用了类似FPN（Feature Pyramid Network）的设计，通过多尺度特征融合来检测不同大小的物体。
优点：在保持速度的同时，显著提升了检测精度。
YOLOv4 (2020)
特点：集成了许多先进的技术，如CSPNet、Mish激活函数、SPP模块等，旨在最大化检测性能。
架构：使用了改进的骨干网络CSPDarknet53，并加入了注意力机制来增强特征表示。
优点：在准确性和速度之间达到了很好的平衡。
YOLOv5 (2020)
特点：开源版本，易于训练和调整，提供了更多的灵活性。
架构：使用了PyTorch框架，提供了更灵活的模型配置。
优点：代码开源，易于使用和定制，社区支持活跃。
YOLOv6 (2022)
特点：进一步优化了模型架构，专注于提高实时性能。
架构：引入了新的骨干网络和颈部网络设计。
优点：在保持高速的同时，提供了良好的检测精度。
YOLOv7 (2022)
特点：结合了Transformer架构，引入了Efficient Attention机制来提高特征提取能力。
架构：使用了Efficient Channel Attention（ECA）和Spatial Attention（SA）来增强特征表达。
优点：在多种基准测试中表现优异。
YOLOv8 (2023+)
特点：最新的版本，提供了统一的框架来支持多种视觉任务，如目标检测、实例分割等。
架构：继续优化模型设计，简化使用流程。
优点：功能全面，易用性强，适用于多种应用场景。