YOLO（You Only Look Once）系列是一系列实时目标检测算法，它们在计算机视觉领域中非常流行。以下是YOLO1到YOLO4的一些关键信息：
这些版本的YOLO算法在目标检测领域都有着广泛的应用，并且随着版本的更新，算法在准确性和速度上都有所提升。每个版本的YOLO都有其对应的开源实现和预训练模型，可以在各种计算机视觉任务中使用。
参考信息来源：
请注意，YOLO系列在YOLOv4之后还有其他版本，如YOLOv5，但您只要求提供YOLO1到YOLO4的信息。如果您对后续版本感兴趣，可以进一步查询相关资料。
这些版本的YOLO算法在目标检测领域都有着广泛的应用，并且随着版本的更新，算法在准确性和速度上都有所提升。每个版本的YOLO都有其对应的开源实现和预训练模型，可以在各种计算机视觉任务中使用。
请注意，YOLO系列在YOLOv7之后可能还有其他版本，但您只要求提供YOLO5到YOLO7的信息。如果您对后续版本感兴趣，可以进一步查询相关资料。
YOLOv8是目前最先进的实时物体检测器之一，它在速度和准确性上都超过了之前的版本。它还提供了丰富的文档和教程，以及预训练的模型，使得用户可以轻松地开始使用它进行各种计算机视觉任务。
请注意，YOLO系列在YOLOv8之后可能还会有新的版本发布，但您只要求提供YOLO8的信息。如果您对后续版本感兴趣，可以进一步查询相关资料。
发布时间：2024年2月21日91011
创新点：
性能提升：YOLOv9在MS COCO数据集上树立了新的标杆，无论是在效率、准确性还是适应性方面都有显著提高4。
开源实现：WongKinYiu/yolov915
参考链接：
YOLOv9是YOLO系列的最新版本，它在实时目标检测领域引入了重大的创新，提供了更高的准确性和效率。它的发布标志着目标检测技术的又一大飞跃。
请注意，YOLO系列在YOLOv9之后可能还会有新的版本发布，但您只要求提供YOLO9的信息。如果您对后续版本感兴趣，可以进一步查询相关资料。
发布时间：2024年5月23日
创新点：
性能提升：YOLOv10在MS COCO数据集上取得了最先进的性能和效率，无论是在速度还是准确性上都有显著提升4。
开源实现：THU-MIG/yolov10
参考链接：
YOLOv10是YOLO系列的最新版本，它在实时目标检测领域引入了多项创新，提供了更高的准确性和效率。它的发布标志着目标检测技术的又一大飞跃。
请注意，YOLO系列在YOLOv10之后可能还会有新的版本发布，但您只要求提供YOLO10的信息。如果您对后续版本感兴趣，可以进一步查询相关资料。
这些版本的YOLO算法在目标检测领域都有着广泛的应用，并且随着版本的更新，算法在准确性和速度上都有所提升。每个版本的YOLO都有其对应的开源实现和预训练模型，可以在各种计算机视觉任务中使用。
请注意，YOLO系列在YOLO-F和YOLO-X之后可能还有其他版本，但您只要求提供YOLO-F和YOLO-X的信息。如果您对后续版本感兴趣，可以进一步查询相关资料。
参考信息来源：
以下是YOLO系列版本（包括YOLO1到YOLO10，以及YOLO-F和YOLO-X）的技术精要特点、作者单位和最相关工作的总结，以Markdown表格的形式呈现：
| 版本 | 技术精要特点 | 作者单位 | 最相关工作 |
|---|---|---|---|
| YOLOv1 | 一阶段目标检测，将检测问题看作回归问题，直接预测边界框和类别概率 | University of Washington | R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN |
| YOLOv2 | 改进的网络结构（Darknet-19），引入批量归一化，高分辨率分类器，Anchor Boxes | University of Washington | YOLOv1, SSD, Faster R-CNN |
| YOLOv3 | 使用Darknet-53网络结构，多尺度预测，更好的损失函数 | University of Washington | YOLOv2, FPN, RetinaNet |
| YOLOv4 | 使用Mosaic数据增强，cmBN，SAT自对抗训练，CSPDarknet53作为主干网络 | Alexey Bochkovskiy | YOLOv3, EfficientNet, CutMix, MixUp |
| YOLOv5 | 引入CSP网络结构，Ghost Bottleneck，SPP，AutoML技术 | Ultralytics | YOLOv4, EfficientDet, AutoML |
| YOLOv6 | 专注于工业应用，统一设计更高效的Backbone和Neck，EfficientRep Backbone和Rep-PAN Neck | 美团视觉智能部 | YOLOv5, RepVGG, EfficientNet |
| YOLOv7 | 引入可训练的“免费技巧”，在速度和准确性上超过所有已知的物体检测器 | Wong Kin Yiu | YOLOv6, YOLOv5, EfficientDet |
| YOLOv8 | 先进的骨干和颈部架构，无锚分裂Ultralytics头，支持多种任务 | Ultralytics | YOLOv7, YOLOv6, EfficientDet |
| YOLOv9 | 可编程梯度信息（PGI），广义高效层聚合网络（GELAN），适用于多种场景和任务 | Wong Kin Yiu | YOLOv8, YOLOv7, EfficientDet |
| YOLOv10 | 一致性双标签分配，整体效率-准确性驱动的模型设计策略，增强版的CSPNet主干网，取消后处理NMS，融合空间信息关注机制，双卷积核 | THU-MIG | YOLOv9, YOLOv8, EfficientDet |
| YOLO-F | 专门为火焰检测设计的YOLO框架，简化了YOLOv4的骨干网络 | 未提及 | YOLOv4, 火焰检测相关工作 |
| YOLO-X | 无锚点，解耦头，SimOTA技术，在COCO和Streaming Perception Challenge数据集上取得最先进的结果 | Megvii-BaseDetection | YOLOv5, CenterNet, ATSS, SimOTA |
请注意，由于信息有限，某些版本的作者单位可能未提及或不准确。最相关工作是指每个版本在开发过程中参考或比较的先前研究。
经过进一步搜索，YOLO-F的相关信息如下：
基于以上信息，更新后的Markdown表格如下：
| 版本 | 技术精要特点 | 作者单位 | 最相关工作 |
|---|---|---|---|
| YOLOv1 | 一阶段目标检测，将检测问题看作回归问题，直接预测边界框和类别概率 | University of Washington | R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN |
| YOLOv2 | 改进的网络结构（Darknet-19），引入批量归一化，高分辨率分类器，Anchor Boxes | University of Washington | YOLOv1, SSD, Faster R-CNN |
| YOLOv3 | 使用Darknet-53网络结构，多尺度预测，更好的损失函数 | University of Washington | YOLOv2, FPN, RetinaNet |
| YOLOv4 | 使用Mosaic数据增强，cmBN，SAT自对抗训练，CSPDarknet53作为主干网络 | Alexey Bochkovskiy | YOLOv3, EfficientNet, CutMix, MixUp |
| YOLOv5 | 引入CSP网络结构，Ghost Bottleneck，SPP，AutoML技术 | Ultralytics | YOLOv4, EfficientDet, AutoML |
| YOLOv6 | 专注于工业应用，统一设计更高效的Backbone和Neck，EfficientRep Backbone和Rep-PAN Neck | 美团视觉智能部 | YOLOv5, RepVGG, EfficientNet |
| YOLOv7 | 引入可训练的“免费技巧”，在速度和准确性上超过所有已知的物体检测器 | Wong Kin Yiu | YOLOv6, YOLOv5, EfficientDet |
| YOLOv8 | 先进的骨干和颈部架构，无锚分裂Ultralytics头，支持多种任务 | Ultralytics | YOLOv7, YOLOv6, EfficientDet |
| YOLOv9 | 可编程梯度信息（PGI），广义高效层聚合网络（GELAN），适用于多种场景和任务 | Wong Kin Yiu | YOLOv8, YOLOv7, EfficientDet |
| YOLOv10 | 一致性双标签分配，整体效率-准确性驱动的模型设计策略，增强版的CSPNet主干网，取消后处理NMS，融合空间信息关注机制，双卷积核 | THU-MIG | YOLOv9, YOLOv8, EfficientDet |
| YOLO-F | 专门为火焰检测设计的YOLO框架，简化了YOLOv4的骨干网络 | 未提及 | YOLOv4, 火焰检测相关工作 |
| YOLO-X | 无锚点，解耦头，SimOTA技术，在COCO和Streaming Perception Challenge数据集上取得最先进的结果 | Megvii-BaseDetection | YOLOv5, CenterNet, ATSS, SimOTA |
请注意，由于信息有限，YOLO-F的作者单位未提及。最相关工作是指每个版本在开发过程中参考或比较的先前研究。
基于以上信息，更新后的Markdown表格如下：
| 版本 | 技术精要特点 | 作者单位 | 最相关工作 |
|---|---|---|---|
| YOLOv1 | 一阶段目标检测，将检测问题看作回归问题，直接预测边界框和类别概率 | University of Washington | R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN |
| YOLOv2 | 改进的网络结构（Darknet-19），引入批量归一化，高分辨率分类器，Anchor Boxes | University of Washington | YOLOv1, SSD, Faster R-CNN |
| YOLOv3 | 使用Darknet-53网络结构，多尺度预测，更好的损失函数 | University of Washington | YOLOv2, FPN, RetinaNet |
| YOLOv4 | 使用Mosaic数据增强，cmBN，SAT自对抗训练，CSPDarknet53作为主干网络 | Alexey Bochkovskiy | YOLOv3, EfficientNet, CutMix, MixUp |
| YOLOv5 | 引入CSP网络结构，Ghost Bottleneck，SPP，AutoML技术 | Ultralytics | YOLOv4, EfficientDet, AutoML |
| YOLOv6 | 专注于工业应用，统一设计更高效的Backbone和Neck，EfficientRep Backbone和Rep-PAN Neck | 美团视觉智能部 | YOLOv5, RepVGG, EfficientNet |
| YOLOv7 | 引入可训练的“免费技巧”，在速度和准确性上超过所有已知的物体检测器 | Wong Kin Yiu | YOLOv6, YOLOv5, EfficientDet |
| YOLOv8 | 先进的骨干和颈部架构，无锚分裂Ultralytics头，支持多种任务 | Ultralytics | YOLOv7, YOLOv6, EfficientDet |
| YOLOv9 | 可编程梯度信息（PGI），广义高效层聚合网络（GELAN），适用于多种场景和任务 | Wong Kin Yiu | YOLOv8, YOLOv7, EfficientDet |
| YOLOv10 | 一致性双标签分配，整体效率-准确性驱动的模型设计策略，增强版的CSPNet主干网，取消后处理NMS，融合空间信息关注机制，双卷积核 | THU-MIG | YOLOv9, YOLOv8, EfficientDet |
| YOLO-F | 单级特征利用，Dilated Encoder，Uniform Matching | Qiang Chen, MEGVII Technology, Jian Cheng | FPN, RetinaNet, DETR |
| YOLO-X | 无锚点，解耦头，SimOTA技术，在COCO和Streaming Perception Challenge数据集上取得最先进的结果 | Megvii-BaseDetection | YOLOv5, CenterNet, ATSS, SimOTA |
请注意，由于信息有限，某些版本的作者单位可能未提及或不准确。最相关工作是指每个版本在开发过程中参考或比较的先前研究。