文章翻译自：docs.ultralytics.com/
介绍
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YOLOV5是什么?
YOLO 是 "You only look once" 缩写 , 是将图像划分为网格系统的对象检测算法。网格中的每个单元负责检测自身内的对象。
由于其速度和准确性，YOLO是最著名的目标检测算法之一。
论文名称：You only look once unified real-time object detection 论文链接
YOLO的历史
YOLOV5
YOLOv4发布后不久，Glenn Jocher使用Pytorch框架引入了YOLOv5。
开源代码地址: GitHub
Author: Glenn Jocher
Released: 18 May 2020
YOLOV4
随着原作者关于 YOLO 的工作陷入僵局, YOLOv4 发表由 Alexey Bochoknovskiy, Chien-Yao Wang, 和 Hong-Yuan Mark Liao. 论文名为 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
Author: Alexey Bochoknovskiy, Chien-Yao Wang, and Hong-Yuan Mark Liao Released: 23 April 2020
YOLOV3
YOLOv3 提高通过 YOLOv2 的论文 ，出自 YOLOv2的原作者 (Joseph Redmon 和 Ali Farhadi) , 一起做出来贡献。 他们共同发表了 YOLOv3: An Incremental Improvement
最初的约洛论文是由谁提供的 here
Author: Joseph Redmon and Ali Farhadi Released: 8 Apr 2018
YOLOv2
YOLOv2 是YOLO的原作者Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 的共同作品。
他们一起发表了： YOLO9000:Better, Faster, Stronger
Author: Joseph Redmon and Ali Farhadi
Released: 25 Dec 2016
YOLOv1
正如 Joseph Redmon 发布的的一篇研究论文。 文章的标题:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
Author: Joseph Redmon
Released: 8 Jun 2015
