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YOLO之父宣布退出CV界，坦言无法忽视自己工作带来的负面影响
」他还表示，一些学者的想法是错误的，他们认为，「我们不必考虑新研究的社会影响，因为这很困难，而且其他人也会帮我们做。
基于yolo v4的自动化标注软件实现——附源码
传统的标注，需要使用标注软件人工一个一个的标注，太耗费时间和精力，如果我们有个基础的、通用的模型，但是效果一般，然后想要重新标注，我们就可以使用现有的模型，生成VOC格式的标签文件。
YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦
本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS;
我用YOLOX露了一手，记录一下模型部署、优化及训练的实现全过程
实验环境:实验机器:1台PC:CPU: AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor， 内存: 32G， 显卡: 2张GeForce GTX 1080 Ti 11G。
一口气读懂：YOLO 在遥感影像里到底有多强？（从 v1 到 v12 全梳理）
Column of Computer Vision Institute。本文把 YOLO 从 2016 年诞生到 2025 年最新 v12，在复杂地理空间场景的进化、应用、痛点全扒透。
YOLOv7速度精度超越其他变体，大神AB发推，网友：还得是你
曾参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy在推特上声称:官方版YOLOv7比以下版本的精度和速度都要好。在论文中，团队详细对比了YOLOv7和其他变体的性能对比，并介绍v7版本的新变化。
大模型时代，为什么工业界还在疯狂用 YOLO？算完这笔账，我沉默了
如果你最近关注了 GitHub，可能会注意到一个有趣的现象：YOLO 的版本号，直接从 11 跳到了 26。起初我以为是分支管理出了 bug，但看完技术报告，我收回这个想法， 确实是有意为之的宣告。