YOLO目标检测多种改进模型

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