YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介
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YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5簡介
YOLO系列是基于深度學習的回歸方法。RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度學習的分類方法。
YOLO官網：
https://github.com/pjreddie/darknetYOLO v.s Faster R-CNN
1.統一網絡:YOLO沒有顯示求取region proposal的過程。Faster R-CNN中盡管RPN與fast rcnn共享卷積層，但是在模型訓練過程中，需要反復訓練RPN網絡和fast rcnn網絡.相對于R-CNN系列的"看兩眼"(候選框提取與分類),YOLO只需要Look Once.
2. YOLO統一為一個回歸問題，而R-CNN將檢測結果分為兩部分求解：物體類別（分類問題），物體位置即bounding box（回歸問題）。
YOLOv1
論文下載：http://arxiv.org/abs/1506.02640
代碼下載：https://github.com/pjreddie/darknet
核心思想：將整張圖片作為網絡的輸入（類似于Faster-RCNN），直接在輸出層對BBox的位置和類別進行回歸。
實現方法
- 將一幅圖像分成SxS個網格(grid cell)，如果某個object的中心 落在這個網格中，則這個網格就負責預測這個object。
- 每個網絡需要預測B個BBox的位置信息和confidence（置信度）信息，一個BBox對應著四個位置信息和一個confidence信息。confidence代表了所預測的box中含有object的置信度和這個box預測的有多準兩重信息：
- 每個bounding box要預測(x, y, w, h)和confidence共5個值，每個網格還要預測一個類別信息，記為C類。則SxS個網格，每個網格要預測B個bounding box還要預測C個categories。輸出就是S x S x (5*B+C)的一個tensor。（注意：class信息是針對每個網格的，confidence信息是針對每個bounding box的。）
- 舉例說明: 在PASCAL VOC中，圖像輸入為448x448，取S=7，B=2，一共有20個類別(C=20)。則輸出就是7x7x30的一個tensor。整個網絡結構如下圖所示：
- 在test的時候，每個網格預測的class信息和bounding box預測的confidence信息相乘，就得到每個bounding box的class-specific confidence score:
- 得到每個box的class-specific confidence score以后，設置閾值，濾掉得分低的boxes，對保留的boxes進行NMS處理，就得到最終的檢測結果。
簡單的概括就是：
(1) 給個一個輸入圖像，首先將圖像劃分成7*7的網格
(2) 對于每個網格，我們都預測2個邊框（包括每個邊框是目標的置信度以及每個邊框區域在多個類別上的概率）
(3) 根據上一步可以預測出7*7*2個目標窗口，然后根據閾值去除可能性比較低的目標窗口，最后NMS去除冗余窗口即可
損失函數
在實現中，最主要的就是怎么設計損失函數，讓這個三個方面得到很好的平衡。作者簡單粗暴的全部采用了sum-squared error loss來做這件事。
這種做法存在以下幾個問題：
- 第一，8維的localization error和20維的classification error同等重要顯然是不合理的；
- 第二，如果一個網格中沒有object（一幅圖中這種網格很多），那么就會將這些網格中的box的confidence push到0，相比于較少的有object的網格，這種做法是overpowering的，這會導致網絡不穩定甚至發散。
解決辦法：
- 更重視8維的坐標預測，給這些損失前面賦予更大的loss weight。
- 對沒有object的box的confidence loss，賦予小的loss weight。
- 有object的box的confidence loss和類別的loss的loss weight正常取1。
對不同大小的box預測中，相比于大box預測偏一點，小box預測偏一點肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中對同樣的偏移loss是一樣。
為了緩和這個問題，作者用了一個比較取巧的辦法，就是將box的width和height取平方根代替原本的height和width。這個參考下面的圖很容易理解，小box的橫軸值較小，發生偏移時，反應到y軸上相比大box要大。（也是個近似逼近方式）
一個網格預測多個box，希望的是每個box predictor專門負責預測某個object。具體做法就是看當前預測的box與ground truth box中哪個IoU大，就負責哪個。這種做法稱作box predictor的specialization。
最后整個的損失函數如下所示：
這個損失函數中：
- 只有當某個網格中有object的時候才對classification error進行懲罰。
- 只有當某個box predictor對某個ground truth box負責的時候，才會對box的coordinate error進行懲罰，而對哪個ground truth box負責就看其預測值和ground truth box的IoU是不是在那個cell的所有box中最大。
其他細節，例如使用激活函數使用leak RELU，模型用ImageNet預訓練等等
優點
- 快速，pipline簡單.
- 背景誤檢率低。
- 通用性強。YOLO對于藝術類作品中的物體檢測同樣適用。它對非自然圖像物體的檢測率遠遠高于DPM和RCNN系列檢測方法。
缺點
- 由于輸出層為全連接層，因此在檢測時，YOLO訓練模型只支持與訓練圖像相同的輸入分辨率。
- 雖然每個格子可以預測B個bounding box，但是最終只選擇只選擇IOU最高的bounding box作為物體檢測輸出，即每個格子最多只預測出一個物體。當物體占畫面比例較小，如圖像中包含畜群或鳥群時，每個格子包含多個物體，但卻只能檢測出其中一個。這是YOLO方法的一個缺陷。
- YOLO loss函數中，大物體IOU誤差和小物體IOU誤差對網絡訓練中loss貢獻值接近（雖然采用求平方根方式，但沒有根本解決問題）。因此，對于小物體，小的IOU誤差也會對網絡優化過程造成很大的影響，從而降低了物體檢測的定位準確性。
YOLOv2（YOLO9000）
論文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242
YOLOv2相對v1版本，在繼續保持處理速度的基礎上，從預測更準確（Better），速度更快（Faster），識別對象更多（Stronger）這三個方面進行了改進。其中識別更多對象也就是擴展到能夠檢測9000種不同對象，稱之為YOLO9000。
文章提出了一種新的訓練方法–聯合訓練算法，這種算法可以把這兩種的數據集混合到一起。使用一種分層的觀點對物體進行分類，用巨量的分類數據集數據來擴充檢測數據集，從而把兩種不同的數據集混合起來。
聯合訓練算法的基本思路就是：同時在檢測數據集和分類數據集上訓練物體檢測器（Object Detectors ），用檢測數據集的數據學習物體的準確位置，用分類數據集的數據來增加分類的類別量、提升健壯性。
YOLO9000就是使用聯合訓練算法訓練出來的，他擁有9000類的分類信息，這些分類信息學習自ImageNet分類數據集，而物體位置檢測則學習自COCO檢測數據集。
YOLOv2相比YOLOv1的改進策略改進：
Batch Normalization（批量歸一化）
mAP提升2.4%。
批歸一化有助于解決反向傳播過程中的梯度消失和梯度爆炸問題，降低對一些超參數（比如學習率、網絡參數的大小范圍、激活函數的選擇）的敏感性，并且每個batch分別進行歸一化的時候，起到了一定的正則化效果（YOLO2不再使用dropout），從而能夠獲得更好的收斂速度和收斂效果。
通常，一次訓練會輸入一批樣本（batch）進入神經網絡。批規一化在神經網絡的每一層，在網絡（線性變換）輸出后和激活函數（非線性變換）之前增加一個批歸一化層（BN），BN層進行如下變換：①對該批樣本的各特征量（對于中間層來說，就是每一個神經元）分別進行歸一化處理，分別使每個特征的數據分布變換為均值0，方差1。從而使得每一批訓練樣本在每一層都有類似的分布。這一變換不需要引入額外的參數。②對上一步的輸出再做一次線性變換，假設上一步的輸出為Z，則Z1=γZ + β。這里γ、β是可以訓練的參數。增加這一變換是因為上一步驟中強制改變了特征數據的分布，可能影響了原有數據的信息表達能力。增加的線性變換使其有機會恢復其原本的信息。
關于批規一化的更多信息可以參考 Batch Normalization原理與實戰。
High resolution classifier（高分辨率圖像分類器）
mAP提升了3.7%。
圖像分類的訓練樣本很多，而標注了邊框的用于訓練對象檢測的樣本相比而言就比較少了，因為標注邊框的人工成本比較高。所以對象檢測模型通常都先用圖像分類樣本訓練卷積層，提取圖像特征。但這引出的另一個問題是，圖像分類樣本的分辨率不是很高。所以YOLO v1使用ImageNet的圖像分類樣本采用 224*224 作為輸入，來訓練CNN卷積層。然后在訓練對象檢測時，檢測用的圖像樣本采用更高分辨率的 448*448 的圖像作為輸入。但這樣切換對模型性能有一定影響。
所以YOLO2在采用 224*224 圖像進行分類模型預訓練后，再采用 448*448 的高分辨率樣本對分類模型進行微調（10個epoch），使網絡特征逐漸適應 448*448 的分辨率。然后再使用 448*448 的檢測樣本進行訓練，緩解了分辨率突然切換造成的影響。
Convolution with anchor boxes（使用先驗框）
召回率大幅提升到88%，同時mAP輕微下降了0.2。
YOLOV1包含有全連接層，從而能直接預測Bounding Boxes的坐標值。 Faster R-CNN的方法只用卷積層與Region Proposal Network來預測Anchor Box的偏移值與置信度，而不是直接預測坐標值。作者發現通過預測偏移量而不是坐標值能夠簡化問題，讓神經網絡學習起來更容易。
借鑒Faster RCNN的做法，YOLO2也嘗試采用先驗框（anchor）。在每個grid預先設定一組不同大小和寬高比的邊框，來覆蓋整個圖像的不同位置和多種尺度，這些先驗框作為預定義的候選區在神經網絡中將檢測其中是否存在對象，以及微調邊框的位置。
之前YOLO1并沒有采用先驗框，并且每個grid只預測兩個bounding box，整個圖像98個。YOLO2如果每個grid采用9個先驗框，總共有13*13*9=1521個先驗框。所以最終YOLO去掉了全連接層，使用Anchor Boxes來預測 Bounding Boxes。作者去掉了網絡中一個Pooling層，這讓卷積層的輸出能有更高的分辨率。收縮網絡讓其運行在416*416而不是448*448。
由于圖片中的物體都傾向于出現在圖片的中心位置，特別是那種比較大的物體，所以有一個單獨位于物體中心的位置用于預測這些物體。YOLO的卷積層采用32這個值來下采樣圖片，所以通過選擇416*416用作輸入尺寸最終能輸出一個13*13的Feature Map。 使用Anchor Box會讓精確度稍微下降，但用了它能讓YOLO能預測出大于一千個框，同時recall達到88%，mAP達到69.2%。
Dimension clusters（聚類提取先驗框的尺度信息）
之前Anchor Box的尺寸是手動選擇的，所以尺寸還有優化的余地。 YOLO2嘗試統計出更符合樣本中對象尺寸的先驗框，這樣就可以減少網絡微調先驗框到實際位置的難度。YOLO2的做法是對訓練集中標注的邊框進行K-mean聚類分析，以尋找盡可能匹配樣本的邊框尺寸。
如果我們用標準的歐式距離的k-means，尺寸大的框比小框產生更多的錯誤。因為我們的目的是提高IOU分數，這依賴于Box的大小，所以距離度量的使用：
centroid是聚類時被選作中心的邊框，box就是其它邊框，d就是兩者間的“距離”。IOU越大，“距離”越近。YOLO2給出的聚類分析結果如下圖所示：
通過分析實驗結果（Figure 2），左圖：在model復雜性與high recall之間權衡之后，選擇聚類分類數K=5。右圖：是聚類的中心，大多數是高瘦的Box。
Table1是說明用K-means選擇Anchor Boxes時，當Cluster IOU選擇值為5時，AVG IOU的值是61，這個值要比不用聚類的方法的60.9要高。選擇值為9的時候，AVG IOU更有顯著提高。總之就是說明用聚類的方法是有效果的。
Direct location prediction（約束預測邊框的位置）
借鑒于Faster RCNN的先驗框方法，在訓練的早期階段，其位置預測容易不穩定。其位置預測公式為：
其中， 是預測邊框的中心， 是先驗框（anchor）的中心點坐標， 是先驗框（anchor）的寬和高， 是要學習的參數。 注意，YOLO論文中寫的是 ，根據Faster RCNN，應該是"+"。
由于 的取值沒有任何約束，因此預測邊框的中心可能出現在任何位置，訓練早期階段不容易穩定。YOLO調整了預測公式，將預測邊框的中心約束在特定gird網格內。
其中， 是預測邊框的中心和寬高。 是預測邊框的置信度，YOLO1是直接預測置信度的值，這里對預測參數 進行σ變換后作為置信度的值。 是當前網格左上角到圖像左上角的距離，要先將網格大小歸一化，即令一個網格的寬=1，高=1。 是先驗框的寬和高。 σ是sigmoid函數。 是要學習的參數，分別用于預測邊框的中心和寬高，以及置信度。
因為使用了限制讓數值變得參數化，也讓網絡更容易學習、更穩定。
Fine-Grained Features（passthrough層檢測細粒度特征）
passthrough層檢測細粒度特征使mAP提升1。
對象檢測面臨的一個問題是圖像中對象會有大有小，輸入圖像經過多層網絡提取特征，最后輸出的特征圖中（比如YOLO2中輸入416*416經過卷積網絡下采樣最后輸出是13*13），較小的對象可能特征已經不明顯甚至被忽略掉了。為了更好的檢測出一些比較小的對象，最后輸出的特征圖需要保留一些更細節的信息。
YOLO2引入一種稱為passthrough層的方法在特征圖中保留一些細節信息。具體來說，就是在最后一個pooling之前，特征圖的大小是26*26*512，將其1拆4，直接傳遞（passthrough）到pooling后（并且又經過一組卷積）的特征圖，兩者疊加到一起作為輸出的特征圖。
具體怎樣1拆4，下面借用一副圖看的很清楚。圖中示例的是1個4*4拆成4個2*2。因為深度不變，所以沒有畫出來。
另外，根據YOLO2的代碼，特征圖先用1*1卷積從 26*26*512 降維到 26*26*64，再做1拆4并passthrough。下面圖6有更詳細的網絡輸入輸出結構。
Multi-ScaleTraining（多尺度圖像訓練）
作者希望YOLO v2能健壯的運行于不同尺寸的圖片之上，所以把這一想法用于訓練model中。
區別于之前的補全圖片的尺寸的方法，YOLO v2每迭代幾次都會改變網絡參數。每10個Batch，網絡會隨機地選擇一個新的圖片尺寸，由于使用了下采樣參數是32，所以不同的尺寸大小也選擇為32的倍數{320，352…..608}，最小320*320，最大608*608，網絡會自動改變尺寸，并繼續訓練的過程。
這一政策讓網絡在不同的輸入尺寸上都能達到一個很好的預測效果，同一網絡能在不同分辨率上進行檢測。當輸入圖片尺寸比較小的時候跑的比較快，輸入圖片尺寸比較大的時候精度高，所以你可以在YOLO v2的速度和精度上進行權衡。
Figure4，Table 3：在voc2007上的速度與精度
hi-res detector（高分辨率圖像的對象檢測）
圖1表格中最后一行有個hi-res detector，使mAP提高了1.8。因為YOLO2調整網絡結構后能夠支持多種尺寸的輸入圖像。通常是使用416*416的輸入圖像，如果用較高分辨率的輸入圖像，比如544*544，則mAP可以達到78.6，有1.8的提升。
Hierarchical classification（分層分類）
作者提出了一種在分類數據集和檢測數據集上聯合訓練的機制。使用檢測數據集的圖片去學習檢測相關的信息，例如bounding box 坐標預測，是否包含物體以及屬于各個物體的概率。使用僅有類別標簽的分類數據集圖片去擴展可以檢測的種類。
作者通過ImageNet訓練分類、COCO和VOC數據集來訓練檢測，這是一個很有價值的思路，可以讓我們達到比較優的效果。 通過將兩個數據集混合訓練，如果遇到來自分類集的圖片則只計算分類的Loss，遇到來自檢測集的圖片則計算完整的Loss。
但是ImageNet對應分類有9000種，而COCO則只提供80種目標檢測，作者使用multi-label模型，即假定一張圖片可以有多個label，并且不要求label間獨立。通過作者Paper里的圖來說明，由于ImageNet的類別是從WordNet選取的，作者采用以下策略重建了一個樹形結構（稱為分層樹）：
這個分層樹我們稱之為 WordTree，作用就在于將兩種數據集按照層級進行結合。
分類時的概率計算借用了決策樹思想，某個節點的概率值等于該節點到根節點的所有條件概率之積。最終結果是一顆 WordTree （視覺名詞組成的層次結構模型）。用WordTree執行分類時，預測每個節點的條件概率。如果想求得特定節點的絕對概率，只需要沿著路徑做連續乘積。例如，如果想知道一張圖片是不是“Norfolk terrier ”需要計算：
另外，為了驗證這種方法作者在WordTree（用1000類別的ImageNet創建）上訓練了Darknet-19模型。為了創建WordTree1k，作者天添加了很多中間節點，把標簽由1000擴展到1369。訓練過程中ground truth標簽要順著向根節點的路徑傳播。例如，如果一張圖片被標記為“Norfolk terrier”，它也被標記為“dog” 和“mammal”等。為了計算條件概率，模型預測了一個包含1369個元素的向量，而且基于所有“同義詞集”計算softmax，其中“同義詞集”是同一概念的下位詞。
softmax操作也同時應該采用分組操作，下圖上半部分為ImageNet對應的原生Softmax，下半部分對應基于WordTree的Softmax：
通過上述方案構造WordTree，得到對應9418個分類，通過重采樣保證Imagenet和COCO的樣本數據比例為4:1。
YOLOv3
論文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf
YOLO v3的模型比之前的模型復雜了不少，可以通過改變模型結構的大小來權衡速度與精度。
速度對比如下：
簡而言之，YOLOv3 的先驗檢測（Prior detection）系統將分類器或定位器重新用于執行檢測任務。他們將模型應用于圖像的多個位置和尺度。而那些評分較高的區域就可以視為檢測結果。此外，相對于其它目標檢測方法，我們使用了完全不同的方法。我們將一個單神經網絡應用于整張圖像，該網絡將圖像劃分為不同的區域，因而預測每一塊區域的邊界框和概率，這些邊界框會通過預測的概率加權。我們的模型相比于基于分類器的系統有一些優勢。它在測試時會查看整個圖像，所以它的預測利用了圖像中的全局信息。與需要數千張單一目標圖像的 R-CNN 不同，它通過單一網絡評估進行預測。這令 YOLOv3 非常快，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。
改進之處
- 多尺度預測 （引入FPN）。
- 更好的基礎分類網絡（darknet-53, 類似于ResNet引入殘差結構）。
- 分類器不在使用Softmax，分類損失采用binary cross-entropy loss（二分類交叉損失熵）
YOLOv3不使用Softmax對每個框進行分類，主要考慮因素有兩個：
分類損失采用binary cross-entropy loss。
多尺度預測
每種尺度預測3個box, anchor的設計方式仍然使用聚類,得到9個聚類中心,將其按照大小均分給3個尺度.
- 尺度1: 在基礎網絡之后添加一些卷積層再輸出box信息.
- 尺度2: 從尺度1中的倒數第二層的卷積層上采樣(x2)再與最后一個16x16大小的特征圖相加,再次通過多個卷積后輸出box信息.相比尺度1變大兩倍.
- 尺度3: 與尺度2類似,使用了32x32大小的特征圖.
參見網絡結構定義文件yolov3.cfg
基礎網絡 Darknet-53
darknet-53
仿ResNet, 與ResNet-101或ResNet-152準確率接近,但速度更快.對比如下:
主干架構的性能對比
檢測結構如下：
YOLOv3在mAP@0.5及小目標APs上具有不錯的結果,但隨著IOU的增大,性能下降,說明YOLOv3不能很好地與ground truth切合.
邊框預測
圖 2：帶有維度先驗和定位預測的邊界框。我們邊界框的寬和高以作為離聚類中心的位移，并使用 Sigmoid 函數預測邊界框相對于濾波器應用位置的中心坐標。仍采用之前的logis，其中cx,cy是網格的坐標偏移量,pw,ph是預設的anchor box的邊長.最終得到的邊框坐標值是b*,而網絡學習目標是t*，用sigmod函數、指數轉換。
YOLOv4
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
論文：https://arxiv.org/abs/2004.10934
代碼：https://github.com/AlexeyAB/darknet
YOLOv4！
YOLOv4 在COCO上，可達43.5％ AP，速度高達 65 FPS！
YOLOv4的特點是集大成者，俗稱堆料。但最終達到這么高的性能，一定是不斷嘗試、不斷堆料、不斷調參的結果，給作者點贊。下面看看堆了哪些料：
- Weighted-Residual-Connections (WRC)
- Cross-Stage-Partial-connections (CSP)
- Cross mini-Batch Normalization (CmBN)
- Self-adversarial-training (SAT)
- Mish-activation
- Mosaic data augmentation
- CmBN
- DropBlock regularization
- CIoU loss
本文的主要貢獻如下：
1. 提出了一種高效而強大的目標檢測模型。它使每個人都可以使用1080 Ti或2080 Ti GPU 訓練超快速和準確的目標檢測器（牛逼！）。
2. 在檢測器訓練期間，驗證了SOTA的Bag-of Freebies 和Bag-of-Specials方法的影響。
3. 改進了SOTA的方法，使它們更有效，更適合單GPU訓練，包括CBN [89]，PAN [49]，SAM [85]等。文章將目前主流的目標檢測器框架進行拆分：input、backbone、neck 和 head.
具體如下圖所示：
- 對于GPU，作者在卷積層中使用：CSPResNeXt50 / CSPDarknet53
- 對于VPU，作者使用分組卷積，但避免使用（SE）塊-具體來說，它包括以下模型：EfficientNet-lite / MixNet / GhostNet / MobileNetV3
作者的目標是在輸入網絡分辨率，卷積層數，參數數量和層輸出（filters）的數量之間找到最佳平衡。
總結一下YOLOv4框架：
- Backbone：CSPDarknet53
- Neck：SPP，PAN
- Head：YOLOv3
YOLOv4 = CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3
其中YOLOv4用到相當多的技巧：
- 用于backbone的BoF：CutMix和Mosaic數據增強，DropBlock正則化，Class label smoothing
- 用于backbone的BoS：Mish激活函數，CSP，MiWRC
- 用于檢測器的BoF：CIoU-loss，CmBN，DropBlock正則化，Mosaic數據增強，Self-Adversarial 訓練，消除網格敏感性，對單個ground-truth使用多個anchor，Cosine annealing scheduler，最佳超參數，Random training shapes
- 用于檢測器的Bos：Mish激活函數，SPP，SAM，PAN，DIoU-NMS
看看YOLOv4部分組件：
感受一下YOLOv4實驗的充分性（調參的藝術）:
感受一下性能炸裂的YOLOv4實驗結果:
YOLOv5：
2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出計算機視覺研究領域，2020 年 4 月 23 日YOLOv4 發布，2020 年 6 月 10 日YOLOv5發布。
YOLOv5源代碼：
https://github.com/ultralytics/yolov5他們公布的結果表明，YOLOv5 的表現要優于谷歌開源的目標檢測框架 EfficientDet，盡管 YOLOv5 的開發者沒有明確地將其與 YOLOv4 進行比較，但他們卻聲稱 YOLOv5 能在 Tesla P100 上實現 140 FPS 的快速檢測；相較而言，YOLOv4 的基準結果是在 50 FPS 速度下得到的，參閱：https://blog.roboflow.ai/yolov5-is-hereState-of-the-Art
不僅如此，他們還提到「YOLOv5 的大小僅有 27 MB。」對比一下：使用 darknet 架構的 YOLOv4 有 244 MB。這說明 YOLOv5 實在特別小，比 YOLOv4 小近 90%。這也太瘋狂了！而在準確度指標上，「YOLOv5 與 YOLOv4 相當」。
因此總結起來，YOLOv5 宣稱自己速度非常快，有非常輕量級的模型大小，同時在準確度方面又與 YOLOv4 基準相當。
大家對YOLOV5命名是爭議很大，因為YOLOV5相對于YOLOV4來說創新性的地方很少。不過它的性能應該還是有的，現在kaggle上active檢測的比賽小麥檢測前面的選手大部分用的都是YOLOV5的框架。比賽鏈接：
https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection）[1][2]
參考
總結
以上是生活随笔為你收集整理的YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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