特点：引入了批处理标准化（Batch Normalization）来提高收敛速度，并使用了高分辨率分类器来帮助检测小物体。
架构：增加了锚点框（anchor boxes）来提高检测精度，同时引入了多尺度训练来增强模型的泛化能力。
优点：检测精度提高，仍然保持了较快的速度。
YOLOv3 (2018)
特点：进一步提高了检测精度，特别是在小物体检测方面有所改进。
架构：采用了类似FPN（Feature Pyramid Network）的设计，通过多尺度特征融合来检测不同大小的物体。
优点：在保持速度的同时，显著提升了检测精度。
YOLOv4 (2020)
特点：集成了许多先进的技术，如CSPNet、Mish激活函数、SPP模块等，旨在最大化检测性能。
架构：使用了改进的骨干网络CSPDarknet53，并加入了注意力机制来增强特征表示。
优点：在准确性和速度之间达到了很好的平衡。
YOLOv5 (2020)
特点：开源版本，易于训练和调整，提供了更多的灵活性。
架构：使用了PyTorch框架，提供了更灵活的模型配置。
优点：代码开源，易于使用和定制，社区支持活跃。
YOLOv6 (2022)
特点：进一步优化了模型架构，专注于提高实时性能。
架构：引入了新的骨干网络和颈部网络设计。
优点：在保持高速的同时，提供了良好的检测精度。
YOLOv7 (2022)
特点：结合了Transformer架构，引入了Efficient Attention机制来提高特征提取能力。
架构：使用了Efficient Channel Attention（ECA）和Spatial Attention（SA）来增强特征表达。
优点：在多种基准测试中表现优异。
YOLOv8 (2023+)
特点：最新的版本，提供了统一的框架来支持多种视觉任务，如目标检测、实例分割等。
架构：继续优化模型设计，简化使用流程。
优点：功能全面，易用性强，适用于多种应用场景。
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