YOLO v14 要来了

迩来看了不少YOLO的论文，加上前不久YOLOv13也出来了，YOLOv14更是即将诞生。我就梳理了一遍YOLO各版本的技艺冲破，以及YOLO闭连的少少热门更始思绪。

这些思绪我从技艺实质、感化格式和场景适配性等角度做了分类（看下文5点），既能助助论文er理清分歧技艺正在模子更始中的定位、感化机制及联系闭连，便于构制论文机闭；也轻易研发er急速定位技艺正在流程中的地点，明了各阶段的优化核心。

YOLO各版本以及每个分类都附有参考论文+开源代码，共收拾了113篇，另附20+缺陷检测数据集，供民众练习。

该类手腕扩展了原始YOLO的感觉野和上下文修模才华，况且这三者都可能无缝集成到检测头的更始中。

手腕：论文提出了一种基于YOLO的更始手腕SCCA-YOLO，通过引入空间通道协同当心力机制，巩固了方向检测的无误性和功用。同时，连合Ghost模块优化估量功用，使其更适合实践运用。

通过深度卷积拆解、常识蒸馏等压缩模子体量，适配边际修筑的及时推理需求，该类手腕可能与其他技艺并行运用。

手腕：论文推出轻量化YOLO-Granada算法检测石榴果实，它采用ShuffleNetv2行动骨干搜集，连合CBAM当心力机制，优化了模子的估量功用和检测精度。该算法正在依旧高精度的同时，明显裁汰了模子巨细和估量量，适合正在低功耗修筑上及时运转。

将图像决裂行动辅助分支与检测劳动连结练习，共享主干特色提取器。通过交叉监视巩固语义判辨才华，间接提拔缺陷定位精度。

手腕：论文革新协调YOLOv8与SAM，应用YOLOv8急速定位肿瘤，并通过SAM举行正确决裂。模子正在蕴涵噪声的MRI图像上练习，达成了0.79的Dice分数，机能与现有模子相当，但推理时辰更短（15到25秒），适合及时手术运用。

手腕：论文提出了一种基于YOLOv5和卡尔曼滤波的玉米小苗计数手腕。该手腕应用无人机拍摄的图像，通过更始的YOLOv5模子检测玉米小苗，并连合卡尔曼滤波举行跟踪和计数，最终达成了繁复后台下的急速、无误计数。

手腕：论文提出了一种更始的YOLO算法（EPSC-YOLO），特意用于工业外外缺陷检测。该手腕协调EMA/PyConv/CISBA及Soft-NMS技艺，加强工业外外小方向与繁复后台缺陷检测，精度及时性双优。