写于2020年11月
一、《SlimYOLOv3》
论文链接:arxiv.org/abs/1907.11093.
代码链接:https://github.com/PengyiZhang/SlimYOLOv3
二、《YOLOV3-model-pruning》
原代码地址:https://github.com/pjreddie/darknet
U代码地址:https://github.com/ultralytics/yolov3
A代码地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet
代码链接:https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning
三、《Gaussian_YOLOv3》顶会ICCV2019
论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.04620
代码地址:https://github.com/jwchoi384/Gaussian_YOLOv3
四、《YOLO_Nano》
论文地址:https://arxiv.org/abs/1910.01271
论文代码:https://github.com/liux0614/yolo_nano
五、《DIou_YOLOV3》 顶会AAAI2020
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf
代码地址:https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet
六、《GloU_YOLOv3》顶会CVPR2019
论文原文:https://arxiv.org/abs/1902.09630
代码地址:https://github.com/generalized-iou/g-darknet
AlexAB版:https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov3.coco-giou-12.cfg
七、《X_YOLO》
论文地址:https://arxiv.xilesou.top/pdf/1910.03159.pdf
论文代码:https://github.com/AaronJny/xyolo
八、《yolov3-channel-and-layer-pruning》
代码地址:https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning
九、《YOLOv3-complete-pruning》
代码地址:https://github.com/coldlarry/YOLOv3-complete-pruning
十、《YOLOV3_PyTorch》
代码地址:https://github.com/ultralytics/yolov3
十一、《YOLO_6D》
代码地址:https://github.com/Mmmofan/YOLO_6D
十二、《YOLOv3_Darknet》
论文地址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf
代码地址:https://pjreddie.com/darknet/
含完全教程代码地址:https://github.com/Eric3911/Dakrnet-YOLOv3
十三、《YOLOV3_Windows》
代码地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet
十四、《YOLOV3_Keras》
代码地址:https://github.com/Eric3911/yolov3-keras-master
十五、《YOLOV3_Mobilenet》
代码地址:https://github.com/Eric3911/YOLOv3-Mobilenet
十六、《Spiking-YOLO》
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.06530.pdf
代码地址:https://github.com/dinies/SpikingCNN
十七、《YOLO-Fastest》
代码地址:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
目前最小的YOLO模型,模型总共1.3M
十八、《MobileNet-YOLO》
代码地址:https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo,
代码地址:https://github.com/jylink/yolov5-mobilenetv3,
代码地址:https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3,
代码地址:https://github.com/SpursLipu/YOLOv3v4-ModelCompression-MultidatasetTraining-Multibackbone
比SSD效果更好模型更小的YOLO
十八、《YOLOF》
代码地址:https://github.com/chensnathan/YOLOF
十九、《YOLOR》
代码地址:https://github.com/WongKinYiu/yolor
二十、《YOLODet》
代码地址:https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch
二十一、《YOLO-Fastest》
代码地址:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
二十二、《ScaledYOLOv4》
代码地址:https://github.com/Eric3911/ScaledYOLOv4
二十二、《YOLObile》
代码地址:https://github.com/nightsnack/YOLObile,
代码地址:https://github.com/hpc203/YOLObile-opencv-dnn,
代码地址:https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning
二十三、《CSL-YOLO》
代码地址:https://github.com/D0352276/CSL-YOLO
二十三、《YOLOx》
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2107.08430v1.pdf
代码地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
二十四、《VOLO》
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.13112v2.pdf
代码地址:https://github.com/sail-sg/volo
二十五、《YOLO-Z》
代码地址:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
代码地址:https://gitcode.net/mirrors/shanglianlm0525/CvPytorch
二十六《YOLOE》
代码地址:https://github.com/miemie2013/miemiedetection
代码地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/configs/ppyoloe
二十七《YOLOP》
代码地址:https://github.com/hustvl/YOLOP
论文地址:https://arxiv.org/abs/2108.11250
2022年10月2日更新
二十八《YOLOv6》
代码地址:https://github.com/meituan/YOLOv6
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2209.02976
二十九《YOLOv7》
论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.02696
代码地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7
三十《complex YOLO》
代码地址:https://github.com/maudzung/Complex-YOLOv4-Pytorch
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