YOLO-V8 （You Only Look Once，你只看一眼）可能是目前最好的

什么是YOLO

YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的，是YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。它是一个SOTA模型，建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行。
ultralytics并没有直接将开源库命名为YOLOv8，而是直接使用ultralytics这个词，原因是ultralytics将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于YOLO系列模型，而是能够支持非YOLO模型以及分类分割姿态估计等各类任务。

YOLO:You Only Look Once是一种流行的物体检测和图像分割模型，可用于执行检测、分割、OBB、分类和姿态估计。

2016 年发布的YOLOv2 通过纳入批量归一化、锚框和维度集群改进了原始模型。

2018 年推出的YOLOv3 使用更高效的骨干网络、多锚和空间金字塔池进一步增强了模型的性能。

YOLOv4 于2020年发布，引入了 Mosaic 数据增强、新的无锚检测头和新的损失函数等创新技术。v3的暗网本地更新，由Alexey Bochkovskiy发布。

YOLOv5 进一步提高了模型的性能，并增加了超参数优化、集成实验跟踪和自动导出为常用导出格式等新功能。

YOLOv6 于2022年由美团开源，目前已用于该公司的许多自主配送机器人。

YOLOv7 由YOLOv4的作者在2022年发布的更新的YOLO模型。增加了额外的任务，如 COCO 关键点数据集的姿势估计。

YOLOv8 是YOLO 的最新版本，由Ultralytics 提供。YOLOv8 支持全方位的视觉 AI 任务，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够在各种应用和领域中利用YOLOv8 的功能。

YOLOv9 引入了可编程梯度信息 (PGI) 和通用高效层聚合网络 (GELAN) 等创新方法。在Ultralytics YOLOv5代码库上训练的实验模型，实现可编程梯度信息(PGI)。

YOLO发展时间图

最近清华大学发布了YOLO V10，目标检测系统的标杆 YOLO 系列，再次获得了重磅升级。主要在性能和效率上的提升。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14458
项目地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10

YOLO的应用场景

YOLO的实时目标检测能力在自动驾驶汽车系统中发挥了非常重要的作用，可以快速识别和跟踪各种物体，如车辆、行人、自行车和其他障碍物。这些功能已应用于许多领域，包括用于监控的视频序列中的动作识别，体育分析和人机交互。

YOLO模型已在农业中用于检测和分类作物，病虫害，帮助精准农业技术和自动化农业过程。它们还被用于生物识别、安全和面部识别系统中的人脸检测任务。

在医疗领域，YOLO已被用于癌症检测、皮肤分割、药片识别，从而提高了诊断准确性和更高效的治疗过程。在遥感方面，它被用于卫星和航空图像中的目标检测和分类，帮助土地使用测绘、城市规划和环境监测。

安全系统集成了YOLO模型，用于实时监控和分析视频源，允许快速检测可疑活动，社交距离和口罩检测。该模型还被应用于表面检测，以发现缺陷和异常，提高制造和生产过程的质量控制。

在交通应用中，YOLO模型已被用于车牌检测和交通标志识别等任务，有助于开发智能交通系统和

交通管理解决方案。它们已被用于野生动物检测和监测，以识别濒危物种，以进行生物多样性保护和生态系统管理。

最后，YOLO已经广泛应用于机器人应用和无人机的目标检测。