В лесу родилась YOLOчка: как алгоритм компьютерного зрения покорил мир
На мотив песни «В лесу родилась ёлочка»
🎵 В лесу технологий родилась YOLOчка,
В лесу open-source она росла.
Зимой и летом стройная,
Умная и скромная —
Методом одним объекты распознавала! 🎵
Куплет 1: Как всё начиналось
В 2015 году в «лесу» компьютерного зрения появилась скромная, но амбициозная YOLO (You Only Look Once). Её создатель, Джозеф Редмон, предложил революционную идею: «Зачем смотреть на изображение много раз, если можно один?».
В отличие от «деревьев»-алгоритмов, которые медленно анализировали каждый уголок картинки (как R-CNN), YOLOчка была быстрой и дерзкой. Она делила изображение на сетку, предсказывала bounding boxes и классы объектов за один проход нейросети — и всё это в реальном времени!
Куплет 2: Детство и юность
YOLOv1 была как юный саженец — простая, но перспективная. Правда, иногда путала мелкие объекты и страдала от низкой точности. Но уже к YOLOv2 (2016) алгоритм «нарастил корни»:
- Добавила анкорные боксы (anchor boxes) для лучшегопозиционирования;
- Научилась работать с изображениями высокого разрешения;
- Стала поддерживать 9000 классов (!) благодаря WordTree.
А потом пришла YOLOv3 (2018) — подростковый бунт. Она ввела multi-scale predictions (предсказания на трёх масштабах), Residual-блоки и Darknet-53. Теперь YOLOчка видела и мышей в траве, и медведей на горизонте!
Куплет 3: Взросление и слава
YOLOv4 (2020) и YOLOv5 (2020) стали «деревьями-гигантами». Они принесли:
- Mosaic Augmentation — «сбор урожая» из четырёх изображений для тренировки;
- AutoLearning — автоматический подбор анкоров;
- PANet — улучшенную пирамиду признаков.
Но настоящий фурор вызвала YOLOv6 (2022) от Meituan и YOLOv7 (2022) — рекордсмены по скорости и точности. А ещё появились «родственники»: YOLO-NAS, YOLO-BYTE, даже YOLOv8 с поддержкой instance segmentation!
!!!На самом деле сейчас уже появились версии YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12, но о них я спою в следующей статье :) если эта наберет лайки. Погнали! 🚀
Куплет 4: Чем живёт сегодня?
Зимой и летом стройная — YOLO работает на заводах, в беспилотниках, медицине и даже в мемах:
- Считает овец на пастбищах;
- Ищет дефекты на конвейерах;
- Следит за масками в аэропортах;
- Распознаёт мемы про котиков.
А ещё она «скромная» — весит меньше 100 МБ, запускается на Raspberry Pi и смартфонах.
Припев: Что дальше?
🎵 Методы старые грустили-плакали:
«YOLO, погоди, куда ж ты прёшь?!
Мы тоже хотели, но не сумели…»
А YOLOчка в ответ: «You only look once!» 🎵
__________________________________________
Мораль: YOLO — это не просто алгоритм, а философия. Она учит, что скорость и точность могут быть друзьями, а не врагами. И если вы ещё не попробовали «посадить» YOLO в свой проект — самое время начать.
P.S. Версии YOLO с 1 по 8, как ёлочки, ждут вас на GitHub. Документация — ваш подарок! 🎁
🔹 YOLOv1 – YOLOv3 (Darknet)
Разработаны Joseph Redmon, с Darknet.
- 📄 YOLOv1 (2016, оригинальная версия): https://pjreddie.com/media/files/papers/yolo_1.pdf
- 📄 YOLOv2 ("YOLO9000", 2017): https://pjreddie.com/media/files/papers/yolo_9000.pdf
- 📄 YOLOv3 (2018, улучшенные слои Darknet-53): https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf
- 💻 Код и документация: https://github.com/pjreddie/darknet (не поддерживается с 2018 года)
🔹 YOLOv4 (Alexey Bochkovskiy)
Развитие YOLO после ухода Redmon из исследований CV.
- 📄 YOLOv4 Paper (2020): https://arxiv.org/abs/2004.10934
- 💻 Код и дока (Darknet): https://github.com/AlexeyAB/darknet (поддерживается сообществом)
🔹 YOLOv5 (Ultralytics)
Первый YOLO на PyTorch (неофициальное, но популярное).
- 📄 Официальная документация: https://docs.ultralytics.com/
- 💻 Код: https://github.com/ultralytics/yolov5
🔹 YOLOv6 (Meituan)
Оптимизирован для быстродействия.
- 📄 Документация: https://github.com/meituan/YOLOv6
🔹 YOLOv7 (WongKinYiu)
Самая точная версия YOLO на момент выхода (2022).
- 📄 YOLOv7 Paper: https://arxiv.org/abs/2207.02696
- 💻 Код и дока: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
🔹 YOLOv8 (Ultralytics)
Версия от Ultralytics с удобным API.
- 📄 Документация: https://docs.ultralytics.com/
- 💻 Код: https://github.com/ultralytics/ultralytics
__________________________________________
Подписывайтесь на канал — разберём и другие алгоритмы-«песенки»!
P.P.S. Автор не несёт ответственности за навязчивое желание напевать « В лесу родилась YOLO-чка» при чтении статьи. 😅