YOLO（You Only Look Once）模型家族是一系列用于实时对象检测的深度学习算法。这些模型以其高效和准确性而闻名，广泛应用于各种领域，包括但不限于自动驾驶、视频监控、图像分析等。以下是YOLO模型家族的一些主要成员及其特点：
YOLOv3是由Joseph Redmon开发的第三代YOLO模型，以其在实时环境中检测物体的能力而著称。YOLOv4是YOLOv3的原始更新，由Alexey Bochkovskiy在2020年发布。YOLOv5是Ultralytics公司改进的YOLO架构版本，提供了比以往版本更好的性能和速度。YOLOv6由美团在2022年发布，用于公司的许多独立送货机器人。YOLOv7是2022年由YOLOv4的开发者发布的YOLO模型的更新。YOLOv8是YOLO家族的最新版本，具有增强功能，如实例分割、姿态/关键点估计和分类。YOLOv9是Ultralytics训练的实验模型。YOLOv10由清华大学开发，特点是无网络管理系统的训练和基于效率和精度的架构，提供了先进的性能和响应时间。YOLO11是Ultralytics的最新YOLO模型，提供最先进的性能。
除了这些主要版本，还有如SAM（Segment Anything Model）和MobileSAM等模型，它们分别由Meta和京畿大学开发，用于视频和图像的片段以及移动应用。FastSAM是中国自动化研究所图像和视频分析小组开发的快速片段模型。YOLO-NAS是YOLO神经架构搜索模型。Realtime Detection Transformers (RT-DETR)是百度的PaddlePaddle实时检测变换器模型。YOLO-World是腾讯人工智能实验室开发的实时单一物体检测模型。