🚀🚀🚀 YOLO is a great real-time one-stage object detection framework. This repository lists some awesome public YOLO object detection series projects.
YOLOv1 (Darknet <img src="https://img.shields.io/github/stars/pjreddie/darknet?style=social"/>) : "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection". (CVPR 2016)
YOLOv2 (Darknet <img src="https://img.shields.io/github/stars/pjreddie/darknet?style=social"/>) : "YOLO9000: Better, Faster, Stronger". (CVPR 2017)
YOLOv3 (Darknet <img src="https://img.shields.io/github/stars/pjreddie/darknet?style=social"/>) : "YOLOv3: An Incremental Improvement". (arXiv 2018)
YOLOv4 <img src="https://img.shields.io/github/stars/AlexeyAB/darknet?style=social"/> (WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4 <img src="https://img.shields.io/github/stars/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4?style=social"/>) : "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection". (arXiv 2020)
Scaled-YOLOv4 <img src="https://img.shields.io/github/stars/AlexeyAB/darknet?style=social"/> (WongKinYiu/ScaledYOLOv4 <img src="https://img.shields.io/github/stars/WongKinYiu/ScaledYOLOv4?style=social"/>) : "Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network". (CVPR 2021)
YOLOv5 <img src="https://img.shields.io/github/stars/ultralytics/yolov5?style=social"/> : YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. docs.ultralytics.com. YOLOv5 🚀 is the world's most loved vision AI, representing Ultralytics open-source research into future vision AI methods, incorporating lessons learned and best practices evolved over thousands of hours of research and development.
YOLOX <img src="https://img.shields.io/github/stars/Megvii-BaseDetection/YOLOX?style=social"/> : "YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021". (arXiv 2021)
YOLOR <img src="https://img.shields.io/github/stars/WongKinYiu/yolor?style=social"/> : "You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks". (arXiv 2021)
YOLOF <img src="https://img.shields.io/github/stars/megvii-model/YOLOF?style=social"/> : "You Only Look One-level Feature". (CVPR 2021). "微信公众号「计算机视觉研究院」《CVPR目标检测新框架:不再是YOLO,而是只需要一层特征(干货满满,建议收藏)》"。
YOLOS <img src="https://img.shields.io/github/stars/hustvl/YOLOS?style=social"/> : "You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection". (NeurIPS 2021)
YOLOv6 <img src="https://img.shields.io/github/stars/meituan/YOLOv6?style=social"/> : "YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications". (arXiv 2022). "微信公众号「美团技术团队」《YOLOv6:又快又准的目标检测框架开源啦》"。"微信公众号「美团技术团队」《目标检测开源框架YOLOv6全面升级,更快更准的2.0版本来啦》"。"微信公众号「美团技术团队」《通用目标检测开源框架YOLOv6在美团的量化部署实战 》"。 "微信公众号「集智书童」《超越YOLOv7 | YOLOv6论文放出,重参+自蒸馏+感知量化+...各种Tricks大放异彩》"。"微信公众号「极市平台」《Repvgg-style ConvNets,硬件友好!详解YOLOv6的高效backbone:EfficientRep》"。
YOLOv7 <img src="https://img.shields.io/github/stars/WongKinYiu/yolov7?style=social"/> : "YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors". (CVPR 2023). "微信公众号「CVer」《CVPR 2023 | YOLOv7强势收录!时隔6年,YOLOv系列再登CVPR!》"。
DAMO-YOLO <img src="https://img.shields.io/github/stars/tinyvision/DAMO-YOLO?style=social"/> : DAMO-YOLO: a fast and accurate object detection method with some new techs, including NAS backbones, efficient RepGFPN, ZeroHead, AlignedOTA, and distillation enhancement. "DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design". (arXiv 2022)
DynamicDet <img src="https://img.shields.io/github/stars/VDIGPKU/DynamicDet?style=social"/> : "DynamicDet: A Unified Dynamic Architecture for Object Detection". (CVPR 2023)
EdgeYOLO <img src="https://img.shields.io/github/stars/LSH9832/edgeyolo?style=social"/> : EdgeYOLO: anchor-free, edge-friendly. an edge-real-time anchor-free object detector with decent performance. "Edge YOLO: Real-time intelligent object detection system based on edge-cloud cooperation in autonomous vehicles". (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022). "EdgeYOLO: An Edge-Real-Time Object Detector". (arXiv 2023)
RT-DETR <img src="https://img.shields.io/github/stars/PaddlePaddle/PaddleDetection?style=social"/> : "DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection". (arXiv 2023).

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