【YOLO】各バージョンの違いを簡単にまとめてみた【物体検出アルゴリズム】

# 1.はじめに

https://qiita.com/kindamu24005/items/efd53c7511a40ddac636

・上の記事で、**YOLO v1**の仕組みについて簡単にまとめたので、今回は<B>YOLO v6までの各バージョンの違い</B>をざっくりまとめてみたいと思います。

## 1.2.どの視点から違いを見分けるか
### 1.2.1.物体検出の「精度」
・如何に<B>「正確」</B>に<B>「画像の細かい(小さい)部分」</B>まで物体を検出できるかどうか。
### 1.2.2.物体検出の「速さ」
・如何に<B>「速く」</B>物体を検出できるかどうか。

# 2.YOLO v2
:::note
**YOLO v2**は、、、
### ・v1と比べて物体検出の「精度」も「速度」も<font color="red">上がりました。</font>
### ・検出できる種類の数がかなり増えました。<font color="red">(9000種類)</font>
### ・犬や猫といった大枠の分類だけではなく、<font color="red">「犬種」や「猫種」といったさらに細かい分類までできるようになりました。</font>
:::
## 2.1.YOLO v2のさらに詳しい改良点
https://qiita.com/kindamu24005/private/0c304e6ded20cb6cf5fc

# 3.YOLO v3
:::note
**YOLO v3**は、、、
### ・v2と比べて物体検出の「精度」は<font color="red">上がりました。</font>(より小さく写っている物体の検出が可能)
### ・v2と比べて物体検出の「速さ」は<font color="blue">ほんの少しだけ下がったモデルもあります。</font>
### ・学習モデルの構造をさらに複雑にした結果が上二つです。
:::
## 3.1.v2とv3の「精度と速度」比較の図
<B>縦軸：上に行くほど物体検出の精度が高い
横軸：左に行くほど物体検出の速度が速い</B>
![yolov2のdiff2.008.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2658998/9ed3e295-80d6-7dc0-2c3c-51f72dc48241.jpeg)

## 3.2.YOLO v3のさらに詳しい改良点
https://qiita.com/kindamu24005/items/b7c7ddb5c3e13c698a45


# 4.YOLO v4

### v4リポジトリ

https://github.com/AlexeyAB/darknet

:::note
**YOLO v4**は、、、
### ・製作者が「Joseph Redmon氏」から「Alexey Bochkovskiy氏」に変わりました。
### ・v3と比べて物体検出の「精度」は<font color="red">大幅に上がりました。</font>
### ・v3と比べて物体検出の「速さ」は同等です。
### ・GPUが一つあれば「誰でも訓練し、リアルタイムでの推論が可能」になりました。
:::
## 4.1.v3とv4の「精度と速度」比較の図
<B>縦軸：上に行くほど物体検出の精度が高い
横軸：左に行くほど物体検出の速度が速い</B>
![yolov2のdiff2.009.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2658998/1494a9b1-d8e1-7073-3046-32fa533ac9ea.jpeg)

## 4.2.YOLO v4のさらに詳しい改良点

https://qiita.com/kindamu24005/items/9ad336354bbc2dfd14ce

# 5.YOLO v5

### v5リポジトリ

https://github.com/ultralytics/yolov5

:::note
**YOLO v5**は、、、
### ・v4と比べて物体検出の「精度」も「速さ」も<font color="red">さらに上がりました。</font>
:::
## 5.1.v4とv5の「精度と速度」比較の図
<B>縦軸：上に行くほど物体検出の精度が高い
横軸：左に行くほど物体検出の速度が速い</B>
![yolov2のdiff2.010.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2658998/72bf0481-824c-3048-c13f-74fdd3fa5c97.jpeg)

# 6.YOLO X

### Xリポジトリ


https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

:::note
**YOLO X**は、、、
### ・v5と比べて物体検出の「精度」も「速さ」も<font color="red">さらに上がりました。</font>
### ・これまでのYOLOシリーズと比べて考え方をシンプルにしました。
:::
## 6.1.v5とXの「精度と速度」比較の図
<B>縦軸：上に行くほど物体検出の精度が高い
横軸：左に行くほど物体検出の速度が速い</B>
![yolov2のdiffx.001.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2658998/13e30b62-137f-d569-e5bb-61aa4828f2fc.jpeg)

# 7.YOLO v6

### v6リポジトリ


https://github.com/meituan/YOLOv6

:::note warn
### ・YOLO v6はYOLOの公式シリーズの一部ではないそうです。
### ・「名前について」YOLOシリーズの制作者に連絡はしていると書かれています。
:::

:::note
**YOLO v6**は、、、
### ・YOLO v1のモデル構造を元に作られました。
### ・v5と比べて物体検出の「精度」も「速さ」も<font color="red">さらに上がりました。</font>
### ・産業用アプリケーションのフレームワークです。
:::
## 7.1.v5とv6の「精度と速度」比較の図
<B>縦軸：上に行くほど物体検出の精度が高い
横軸：左に行くほど物体検出の速度が速い</B>
![yolov2のdiff2.011.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2658998/e3725c2f-eb3c-c9b9-ac9c-b428c836e603.jpeg)


# 7.YOLO v7

### v7リポジトリ



https://github.com/jinfagang/yolov7

:::note warn
**YOLO v7**は、、、
### ・YOLOシリーズの正当な後継者になることを意図して作られたものではありません。
### ・製作者は<font color="red">「みんなで」YOLOという物体検出器をもっともっと素晴らしいものにする</font>ことをビジョンに置いているそうです。
### ・製作者はYOLO v7をより良くするための貢献者を募っています。
### ・YOLO v7はv6の訓練をサポートしています。
:::

:::note
**YOLO v7**は、、、
### ・物体検出の他に新たな機能が追加されています。
### ・新たに<font color="red">セグメンテーション機能</font>を実行できます。
### ・新たに<font color="red">キーポイント検出機能</font>を実行できます。
:::

# 7.YOLO v7(公式)



### v7(公式)リポジトリ


https://github.com/WongKinYiu/yolov7


### v7(公式)論文






https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf


:::note warn
<B>YOLO v7(公式)</B>は、、、
### ・もう一つのYOLO v7とは違い物体検出の機能オンリーです。

:::


:::note
<B>YOLO v7(公式)</B>は、、、
### ・精度も速さも既存のどのバージョンよりも<font color="red">向上されています。</font>
:::


## 7.1.v7(公式)と他のバージョンの「精度と速度」比較の図
<B>縦軸：上に行くほど物体検出の精度が高い
横軸：左に行くほど物体検出の速度が速い</B>
![v7 vs other.001.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2658998/6a3e0a0c-e8bf-ee17-2178-7e0b6e7dcd34.jpeg)



# 【YOLACT】 派生系

### YOLACTリポジトリ


https://github.com/WongKinYiu/yolov7

# 【連合学習】YOLOも利用可能！次世代のAIモデル集約技術【Federate Learning】

https://qiita.com/magisystem0408/items/804b420bdc2842370089

# 参考資料

・YOLO v2：論文


https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf

・YOLO v3：論文


https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf

・YOLO v4：論文


https://arxiv.org/pdf/2011.08036.pdf