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YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦
本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS;
一口气读懂：YOLO 在遥感影像里到底有多强？（从 v1 到 v12 全梳理）
Column of Computer Vision Institute。本文把 YOLO 从 2016 年诞生到 2025 年最新 v12，在复杂地理空间场景的进化、应用、痛点全扒透。
YOLOv5超详细的入门级教程（训练篇）——训练自己的数据集
作者 | Vanessa Ni来源 | https://blog.csdn.net/weixin_44145782/article/details/113983421编辑 | 极市平台数据集标注选择了一个检测鱼类的数据集，想要尝试自己去制作一个数据集。
YOLO之父宣布退出CV界，坦言无法忽视自己工作带来的负面影响
」他还表示，一些学者的想法是错误的，他们认为，「我们不必考虑新研究的社会影响，因为这很困难，而且其他人也会帮我们做。
我用YOLOX露了一手，记录一下模型部署、优化及训练的实现全过程
实验环境:实验机器:1台PC:CPU: AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor， 内存: 32G， 显卡: 2张GeForce GTX 1080 Ti 11G。
每日GitHub精选：Ultralytics YOLO深度解析
在过去几年里，计算机视觉的门槛正在被快速拉低。曾经只有大型科研机构才能玩转的实时检测、目标识别，如今已经被越来越多的开发者、工程师和企业以极低的成本拿来使用。
YOLOv7速度精度超越其他变体，大神AB发推，网友：还得是你
曾参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy在推特上声称:官方版YOLOv7比以下版本的精度和速度都要好。在论文中，团队详细对比了YOLOv7和其他变体的性能对比，并介绍v7版本的新变化。