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Ultralytics

Ultralytics 是一家专注于计算机视觉和深度学习工具的公司，尤以其开源的 YOLO (You Only Look Once) 系列深受欢迎。目前，Ultralytics 主要管理和开发 YOLOv5 和 YOLOv8。以下是各个版本的概述及其主要更新：

YOLOv5

YOLOv5 是 YOLO 系列的一个重要版本，具有高效、快速、易用的特点，广泛用于各种计算机视觉任务。

版本列表及主要更新（部分版本）：

1.v5.0 (2021)

• 更新了网络结构，提升了性能和速度。
• 增加了更多的数据增强技术，如 Mosaic 和 MixUp。
• 提高了模型的易用性和可扩展性。

2.v5.2 (2021)

• 新增了 AutoAnchor 功能，可以自动选择最优的锚点。
• 提供了更好的多 GPU 支持和分布式训练。
• 优化了模型的推理速度和内存占用。

3.v5.3 (2021)

• 增加了 TTA（Test Time Augmentation）以提高推理精度。
• 提供了更详细的训练日志和可视化功能。
• 修复了一些已知的 bug 和问题。

4.v5.5 (2021)

• 引入了 HybridNMS（混合非极大值抑制）算法，提高了检测精度。
• 增加了对多种数据格式的支持，如 COCO、VOC、YAML。
• 优化了数据加载和预处理过程。

5.v5.6 (2022)

• 提高了模型的精度和鲁棒性。
• 增加了更多的预训练模型和权重文件。
• 优化了代码结构和文档，使其更易于理解和使用。

6.v5.7 (2022)

• 增加了更多的可视化工具，如 Grad-CAM 和特征图可视化。
• 提供了更详细的评估指标和报告。
• 优化了模型的推理速度和内存使用。

YOLOv8

YOLOv8 是 Ultralytics 最新的 YOLO 系列版本，进一步提升了模型的性能和易用性。

版本列表及主要更新（部分版本）：

1.v8.0 (2023)

• 重新设计了网络结构，使其更具模块化和灵活性。
• 引入了新的数据增强技术和训练策略，如 CutMix 和 SAM（Spatial Attention Module）。
• 增加了对更多硬件和平台的支持，如 TensorRT、OpenVINO。

2.v8.1 (2023)

• 提高了模型的精度和推理速度。
• 增加了更多的预训练模型和权重文件。
• 优化了代码结构和文档，使其更易于理解和使用。

3.v8.2 (2023)

• 增加了更多的评估指标和报告，如 mAP、Precision、Recall。
• 提供了更详细的训练日志和可视化功能。
• 修复了一些已知的 bug 和问题。

4.v8.3 (2023)

• 引入了更多的优化算法，如 AdamW 和 Ranger。
• 提供了更好的多 GPU 支持和分布式训练。
• 优化了数据加载和预处理过程。

5.v8.4 (2024)

• 增加了更多的可视化工具，如 Grad-CAM 和特征图可视化。
• 提供了更详细的评估指标和报告。
• 优化了模型的推理速度和内存使用。

总结

Ultralytics 的 YOLO 系列一直在不断更新和优化，旨在提供高效、快速、易用的深度学习工具。无论是 YOLOv5 还是 YOLOv8，每个版本的更新都带来了显著的性能提升和新功能，使其在各种计算机视觉任务中表现出色。如果您想了解更详细的版本更新信息，建议查看官方的发布日志和文档。