1、YOLOv结合了其他对象检测器和分割模型的想法，在保持快速推理的同时提高准确性。
2、YOLOv引入了通用高效层聚合网络（GELAN）和可编程梯度信息（PGI），专注于提高效率，以便在更广泛的设备上实现实时性能。
3、PP-YOLOE：使用了无锚的架构，并引入了高效任务排列头（ET-head）和任务对齐学习（TAL）。
4、YOLOv相较于YOLOv在参数量上有所减少，特别是YOLOv7-tiny版本，致力于提高推理速度。
5、YOLOR：采用了多任务学习方法，旨在为各种任务创建一个单一的模型。
6、YOLOv提出了一个统一的模型，可以在单次传递中直接从完整图像预测边界框和类别概率。
7、PP-YOLO：并非YOLO主线版本，但值得一提，它使用ResNet50-vd作为骨干网，并引入了多项优化，如DropBlock、IoU预测分支等，以提高性能。
8、YOLOv引入了Darknet-53作为新的特征提取器，并添加了多尺度预测，改进了对小物体的检测。
9、Scaled-YOLOv提供了扩大和缩小的技术，以适应不同的计算能力和速度需求。
10、YOLOX：以YOLOv3为起点，引入了无锚结构、多阳性、解耦头等改进。
11、YOLOv在PyTorch中完全重写了YOLOv并引入了CSPDarknet53等新特性，优化了性能和易用性。
12、YOLOv继续优化架构和训练过程，引入了无锚点的检测器和新的损失函数等创新。
13、YOLOv在准确性方面胜过YOLOv特别是在检测小物体方面表现出色，并解决了YOLOv5的一些限制。
14、YOLOv?也称为Darknet-?：通过使用批量归一化、多尺度锚定框以及其他优化，对原始版本进行了改进。