YOLO（You Only Look Once）的发展历程可以追溯到2015年，由Joseph Redmon及其团队在华盛顿大学提出。YOLO是一种革命性的目标检测算法，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，通过单个神经网络直接预测目标的边界框和类别概率。这种方法显著提高了检测速度和效率，使得YOLO在实时应用中表现出色。

YOLOv1（2015年）

核心思想 ：将目标检测视为回归问题，使用单个神经网络同时预测边界框和类别概率。

优点 ：速度快，能够基于整幅图像进行预测，隐式地编码了类及其外观的上下文信息。

局限性 ：在小目标和密集目标的场景中性能较差，对相对靠近的物体检测效果不好，对不常见的长宽比的目标泛化性能偏弱。

YOLOv2（2016年）

改进 ：引入更深的网络结构和高分辨率图像，增强小物体检测能力，支持多种目标类别的检测，达到了9000种的检测能力。

技术 ：增加了批量归一化（Batch Normalization）和锚框卷积（Convolution With Anchor Boxes），提升了模型的泛化能力和速度。

荣誉 ：YOLO9000版本在CVPR 2017上获得最佳论文荣誉提名奖。

YOLOv3（2018年）

进步 ：引入残差网络（Residual Network），在精度和速度上都有显著提高，复杂场景的处理能力大大增强。

特点 ：保持了原有算法的速度优势，同时补齐了小目标检测以及重叠遮挡目标识别的短板。

YOLOv4（2020年）

突破 ：包含新的数据增强技术和优化算法，使得模型准确性和速度达到新的高峰。

技术 ：采用了更先进的特征提取和融合技术，进一步提升了检测性能。

YOLOv5（2020年）

非官方版本 ：由Ultralytics团队推出，凭借其出色的易用性和性能，迅速吸引了广泛关注。

特点 ：在保持高性能的同时，简化了模型结构，易于部署和使用。

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

• YOLOv7：增加了额外的任务，如COCO关键点数据集的姿势估计。
  

• YOLOv8：2023年由Ultralytics发布，引入了新特性和改进，以增强性能、灵活性和效率，支持全面的AI视觉任务。
  

• YOLOv9：引入了可编程梯度信息（PGI）和广义高效层聚合网络（GELAN）等创新方法。
  

• YOLOv10：由清华大学的研究人员使用Ultralytics Python软件包创建，通过引入端到端头，消除了非最大抑制（NMS）要求，实现了实时目标检测的进步。
  

• YOLO11：Ultralytics最新的YOLO模型，提供最先进的性能，包括检测、分割、姿态估计、跟踪和分类等任务，利用各种AI应用和领域的能力。

社会影响

流行文化 ：YOLO不仅在计算机视觉领域具有重要地位，还在流行文化中广泛传播，成为年轻人的口头禅和座右铭，甚至被刻在皮肤上、印在帽子和T恤上。

应用领域 ：YOLO在影视、音乐、生活等多个领域都有广泛应用，成为许多人和企业的座右铭，象征着及时行乐和追求生活的微奢侈。

YOLO系列模型自2015年提出以来，通过不断的技术创新和优化，在目标检测领域取得了显著成就，成为该领域的里程碑。