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YOLO目标检测算法诞生于2015年6月，从出生的那一天起就是“高精度、高效率、高实用性”目标检测算法的代名词。 在原作者Joseph Redmon博士手中YOLO经历了三代到YOLOv3，今年初Joseph Redmon宣告退出计算机视觉研究界后，YOLOv4、YOLOv5相继而出，且不论谁是正统，这YOLO算法家族在创始人拂袖而出后依然热闹非凡。 本文带领大家细数在此名门之中自带“YOLO”的算法，总计 23 项工作，它们有的使YOLO更快，有的使YOLO更精准，有的扩展到了3D点云、水下目标检测、有的则在FPGA、CPU、树莓派上大显身手，甚至还有的进入了语音处理识别领域。 而几乎所有YOLO系算法都力图保持高精度、高效率、高实用性，这也许就是工业界偏爱YOLO的理由吧！ YOLOv1 开山鼻祖之作 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 作者：Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi 单位：华盛顿大学；Allen Institute for AI；FAIR 论文：https:///abs/1506.02640 引用 | 10222 主页：https:///darknet/yolo/ 时间：2015年6月8日 标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到 45 FPS。更快的 Fast YOLO 检测速度可以达到 155 FPS。 YOLOv2 YOLO9000: Better, Faster, Stronger 作者：Joseph Redmon, Ali Farhadi 单位：华盛顿大学；Allen Institute for AI 论文： https:///abs/1612.08242 引用 | 5168 主页：https:///darknet/yolo/ 时间：2016年12月25日 在 YOLO 基础上，保持原有速度的同时提升精度得到YOLOv2，让预测变得更准确（Better），更快速（Faster）。 通过联合训练策略，可实现9000多种物体的实时检测，总体mAP值为19.7。 YOLOv3 YOLOv4 目标检测tricks集大成者 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 作者：Alexey Bochkovskiy；Chien-Yao Wang；Hong-Yuan Mark Liao 单位：(中国台湾)中央研究院 论文：https:///pdf/2004.10934v1.pdf 引用 | 17 代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet Star | 11.9K 时间：2020年4月24 解读：YOLOv4来了！COCO 43.5 AP，65FPS！实现速度与精度的最优平衡 在MS COCO 数据集 实现 43.5% AP (65.7% AP50 )， 速度也更快了，在Tesla V100 GPU上 ∼65 FPS！ YOLOv5 2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，号称其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的目标检测技术，并在推理速度上是目前最强。 论文：无 代码：https://github.com/ultralytics/yolov5 Star | 3.5K Fast YOLO Fast YOLO: A Fast You Only Look Once System for Real-time Embedded Object Detection in Video 作者：Mohammad Javad Shafiee, Brendan Chywl, Francis Li, Alexander Wong 单位：滑铁卢大学 论文：https:///abs/1709.05943 引用 | 53 时间：2017年9月18日 Complex-YOLO Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for Real-time 3D Object Detection on Point Clouds 作者：Martin Simon, Stefan Milz, Karl Amende, Horst-Michael Gross 单位：伊尔梅瑙工业大学 论文：https:///abs/1803.06199 引用 | 65 代码：https://github.com/ghimiredhikura/Complex-YOLOv3（非官方） Star | 95(非官方) 代码：https://github.com/maudzung/Complex-YOLOv4-Pytorch（基于v4） Star | 442（基于v4） 时间：2018年3月16日 基于YOLOv2的一个变种,用于点云3D目标检测。 MV-YOLO MV-YOLO: Motion Vector-aided Tracking by Semantic Object Detection 作者：Saeed Ranjbar Alvar, Ivan V. Bajić 单位：西蒙弗雷泽大学 论文：https:///abs/1805.00107 引用 | 10 时间：2018年4月30日 一种结合压缩视频中的运动信息和YOLO目标检测的目标跟踪算法。 YOLO3D YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud 作者：Waleed Ali, Sherif Abdelkarim, Mohamed Zahran, Mahmoud Zidan, Ahmad El Sallab 单位：Valeo AI Research, Egypt 论文：https:///abs/1808.02350 引用 | 26 备注：ECCV 2018 Workshop 时间：2018年8月7日 YOLO-LITE YOLO-LITE: A Real-Time Object Detection Algorithm Optimized for Non-GPU Computers 作者：Jonathan Pedoeem, Rachel Huang 单位：佐治亚理工学院等 论文：https:///abs/1811.05588 引用 | 73 代码：https://reu2018dl./ Star | 336 时间：2018年11月14日 YOLO-LITE 是 YOLOv2-tiny 的Web实现，在 MS COCO 2014 和 PASCAL VOC 2007 + 2012 数据集上训练。在 Dell XPS 13 机器上可达到 21 FPS ,VOC 数据集上达到33.57 mAP。 Spiking-YOLO Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection 作者：Seijoon Kim, Seongsik Park, Byunggook Na, Sungroh Yoon 单位：首尔大学 论文：https:///abs/1903.06530 引用 | 3 备注：AAAI 2020 解读：Spiking-YOLO : 前沿！脉冲神经网络在目标检测的首次尝试 时间：2019年3月12日 该文第一次将脉冲神经网络用于目标检测，虽然精度不高，但相比Tiny_YOLO 耗能更少。（研究意义大于实际应用意义） DC-SPP-YOLO DC-SPP-YOLO: Dense Connection and Spatial Pyramid Pooling Based YOLO for Object Detection 作者：Zhanchao Huang, Jianlin Wang 单位：北京化工大学 论文：https:///abs/1903.08589 引用 | 8 时间：2019年3月20日 该作提出一种DC-SPP-YOLO(基于YOLO的密集连接和空间金字塔池化技术)的方法来改善YOLOv2的目标检测精度。 SpeechYOLO SpeechYOLO: Detection and Localization of Speech Objects 作者：Yael Segal, Tzeviya Sylvia Fuchs, Joseph Keshet 单位：巴伊兰大学 论文：https:///abs/1904.07704 引用 | 2 时间：2019年4月14日 YOLO算法启发的语音处理识别算法。 SpeechYOLO的目标是在输入信号中定位语句的边界，并对其进行正确分类。受YOLO算法在图像中进行目标检测的启发所提出的方法。 Complexer-YOLO Complexer-YOLO: Real-Time 3D Object Detection and Tracking on Semantic Point Clouds 作者：Martin Simon, Karl Amende, Andrea Kraus, Jens Honer, Timo Sämann, Hauke Kaulbersch, Stefan Milz, Horst Michael Gross 单位：伊尔梅瑙工业大学等 论文：https:///abs/1904.07537 引用 | 24 时间：2019年4月16日 Complex-YOLO的改进版，用于实时点云3D目标检测与跟踪，推断速度加速20%，训练时间减少50%。 SlimYOLOv3 SlimYOLOv3: Narrower, Faster and Better for UAV Real-Time Applications 作者：Pengyi Zhang, Yunxin Zhong, Xiaoqiong Li 单位：北理工 论文：https:///abs/1907.11093 引用 | 18 解读：SlimYOLOv3：更窄、更快、更好的无人机目标检测算法 代码：https://github.com/PengyiZhang/SlimYOLOv3 Star | 953 时间：2019年7月15日 该文对YOLOv3的卷积层通道剪枝，大幅削减了模型的计算量(~90.8% decrease of FLOPs)和参数量( ~92.0% decline of parameter size)，剪枝后的模型在基本保持原模型的检测精度同时，运行速度约为原来的两倍。 REQ-YOLO REQ-YOLO: A Resource-Aware, Efficient Quantization Framework for Object Detection on FPGAs 作者：Caiwen Ding, Shuo Wang, Ning Liu, Kaidi Xu, Yanzhi Wang, Yun Liang 单位：北大；东北大学；鹏城实验室 论文：https:///abs/1909.13396 引用 | 14 时间：2019年9月29日 Tiny-YOLO的 FPGA 实现，REQ-YOLO速度可高达200~300 FPS！ YOLO Nano YOLO Nano: a Highly Compact You Only Look Once Convolutional Neural Network for Object Detection 作者：Alexander Wong, Mahmoud Famuori, Mohammad Javad Shafiee, Francis Li, Brendan Chwyl, Jonathan Chung 单位：滑铁卢大学；DarwinAI Corp 论文：https:///abs/1910.01271 引用 | 6 时间：2019年10月3日 YOLO Nano 比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3更小，更快，mAP更高！模型仅4.0MB。在 NVIDIA Jetson Xavier上速度竟高达26.9~48.2 FPS！ xYOLO xYOLO: A Model For Real-Time Object Detection In Humanoid Soccer On Low-End Hardware 作者：Daniel Barry, Munir Shah, Merel Keijsers, Humayun Khan, Banon Hopman 单位：坎特伯雷大学 论文：https:///abs/1910.03159 引用 | 3 时间：2019年10月7日 该工作所提出的 xYOLO 是从 YOLO v3 tiny 变化而来，xYOLO比Tiny-YOLO快了70倍！在树莓派3B上速度9.66 FPS！模型仅0.82 MB大小，这可能是速度最快模型最小的YOLO变种。 IFQ-Tinier-YOLO IFQ-Net: Integrated Fixed-point Quantization Networks for Embedded Vision 作者：Hongxing Gao, Wei Tao, Dongchao Wen, Tse-Wei Chen, Kinya Osa, Masami Kato 单位：Canon Information Technology (Beijing) Co., LTD；Device Technology Development Headquarters, Canon Inc. 论文：https:///abs/1911.08076 引用 | 4 时间：2019年11月19日 该工作一部分基于YOLOv2，设计了IFQ-Tinier-YOLO人脸检测器，它是一个定点网络，比Tiny-YOLO减少了256倍的模型大小（246k Bytes）。 DG-YOLO WQT and DG-YOLO: towards domain generalization in underwater object detection 作者：Hong Liu, Pinhao Song, Runwei Ding 单位：北大；鹏城实验室 论文：https:///abs/2004.06333 时间：2020年4月14日 该工作旨在研究水下目标检测数据，因为水下目标的数据比较少，提出了新的水质迁移的数据增广方法和YOLO新变种：DG-YOLO ，该算法由 YOLOv3, DIM 和 IRM penalty 组成。 Poly-YOLO Poly-YOLO: higher speed, more precise detection and instance segmentation for YOLOv3 作者：Petr Hurtik, Vojtech Molek, Jan Hula, Marek Vajgl, Pavel Vlasanek, Tomas Nejezchleba 单位：奥斯特拉发大学；Varroc Lighting Systems 论文：https:///abs/2005.13243 解读：mAP提升40%！YOLO3改进版—— Poly-YOLO：更快，更精确的检测和实例分割 代码：https:///irafm-ai/poly-yolo 时间：2020年5月27日 基于YOLOv3，支持实例分割，检测mAP提升40%！ E-YOLO Expandable YOLO: 3D Object Detection from RGB-D Images 作者：Masahiro Takahashi, Alessandro Moro, Yonghoon Ji, Kazunori Umeda 单位：（日本）中央大学；RITECS Inc 论文：https:///abs/2006.14837 时间：2020年6月26日 YOLOv3的变种，构建了一个轻量级的目标检测器，从RGBD-D立体摄像机输入深度和彩色图像。该模型的处理速度为44.35fps（GPU: NVIDIA RTX 2080 and CPU: Intel Core i7 8700K）。 PP-YOLO PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector 作者：Xiang Long, Kaipeng Deng, Guanzhong Wang, Yang Zhang, Qingqing Dang, Yuan Gao, Hui Shen, Jianguo Ren, Shumin Han, Errui Ding, Shilei Wen 单位：百度 论文：https:///abs/2007.12099 解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/163565906 代码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 时间：2020年7月23日 PP-YOLO由在YOLOv3上添加众多tricks“组合式创新”得来，从下图前两列中可看到其使用的技术： PP-YOLO在精度和效率之间取得更好的平衡，在COCO数据集上达到45.2% mAP，并且速度72.9 FPS！，超越YOLOv4和谷歌EfficientDet，是更加实用的目标检测算法。 还有哪些优秀的YOLO系算法？欢迎留言补充！  微信号:aicvml QQ群:805388940 微博知乎:@我爱计算机视觉 投稿:amos@52cv.net 网站:www.52cv.net 在看，让更多人看到 |
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