🎯 سیر تکامل YOLO: از YOLOv1 تا YOLOv12 – مروری بر تمام نسخه‌ها
الگوریتم YOLO (You Only Look Once) یکی از انقلابی‌ترین روش‌ها در تشخیص شیء (Object Detection) است که از سال ۲۰۱۵ تا امروز مسیر پرفراز و نشیبی را طی کرده. در این پست، نسخه‌به‌نسخه با ویژگی‌ها و کاربردهای YOLO آشنا می‌شیم:
---
🔹 YOLOv1 (2015):
اولین نسخه از YOLO توسط Joseph Redmon معرفی شد.
✔️ تصویر به گریدهای مساوی تقسیم می‌شد
✔️ در هر گرید، مختصات و کلاس شیء پیش‌بینی می‌شد
❌ دقت پایین در تشخیص اجسام کوچک
✅ سرعت بسیار بالا در inference
---
🔹 YOLOv2 / YOLO9000 (2016):
نسخه دوم با نام YOLO9000 قدرت تشخیص ۹۰۰۰ کلاس مختلف را داشت.
✔️ استفاده از Anchor Boxes برای بهبود پیش‌بینی
✔️ استفاده از Batch Normalization
✔️ امکان آموزش همزمان روی دیتاست‌های مختلف
✅ افزایش دقت نسبت به YOLOv1
---
🔹 YOLOv3 (2018):
تحولی بزرگ با backbone جدید (Darknet-53)
✔️ تشخیص چندمقیاسی (Multi-Scale Prediction)
✔️ دقت بالا در تشخیص اشیای کوچک
✔️ بدون استفاده از نرمال‌سازی پیشرفته مانند mish
✅ توازن عالی بین سرعت و دقت
---
🔹 YOLOv4 (2020):
ترکیب تعداد زیادی از تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی
✔️ استفاده از Cross-Stage Partial Networks (CSP)
✔️ بهره‌گیری از activation پیشرفته mish
✔️ به‌کارگیری SPP و augmentation حرفه‌ای
✅ بسیار محبوب در کاربردهای صنعتی
---
🔹 YOLOv5 (2020 - Ultralytics):
نسخه غیررسمی اما فوق‌العاده محبوب و متن‌باز
✔️ نوشته‌شده در PyTorch
✔️ بسیار سبک، مقیاس‌پذیر و قابل استقرار
✔️ پشتیبانی از export به ONNX، TensorRT، CoreML
✅ مناسب برای edge devices و deployment آسان
---
🔹 YOLOv6 (2022 - Meituan):
تمرکز بر بهینه‌سازی inference در کاربردهای صنعتی
✔️ استفاده از RepVGG در backbone
✔️ ساختار plug-and-play
✔️ عملکرد بهتر در دقت بالا و latency پایین
✅ مناسب برای deployment real-time
---
🔹 YOLOv7 (2022 - WongKinYiu):
یکی از دقیق‌ترین نسخه‌ها با طراحی نوآورانه
✔️ معرفی E-ELAN برای گسترش جریان ویژگی‌ها
✔️ پشتیبانی از taskهای متعدد (det, seg, pose)
✔️ افزایش FPS و کاهش latency
✅ دقت بالا در برابر نسخه‌های قبلی
---
🔹 YOLOv8 (2023 - Ultralytics):
نسخه‌ای کامل و مدرن برای تشخیص چندوظیفه‌ای
✔️ پشتیبانی از detection، segmentation، pose، و OBB
✔️ مدل‌های متنوع: v8n، v8s، v8m، v8l، v8x
✔️ API ساده، export آسان، آموزش سفارشی سریع
✅ مناسب برای اکثر نیازهای پروژه‌های بینایی ماشین
---
🔹 YOLOv9 (2024):
مدل‌های سبک‌تر با حفظ دقت بالا
✔️ استفاده از GELAN (Gradient Efficient Layer Aggregation Networks)
✔️ تمرکز بر کارایی بالا با منابع پایین
✔️ ترکیب سرعت inference و دقت مدل
✅ مناسب برای edge deployment با محدودیت منابع
---
🔹 YOLOv10 (2024):
حذف مرحله NMS برای استنتاج انتها به انتها
✔️ معرفی dual assignment برای حذف post-processing
✔️ معماری سریع و بدون افت دقت
✔️ inference ساده‌تر و سریع‌تر
✅ مناسب برای ربات‌ها و سامانه‌های real-time حساس
---
🔹 YOLOv11 (2024 اواخر):
جدیدترین نسخه از Ultralytics با طراحی ماژولار
✔️ معماری C3k2، PSA و SPPF-E
✔️ ترکیب بهترین ایده‌های v5 تا v10
✔️ پشتیبانی از تمام taskهای تصویری
✅ سرعت بالا، دقت بالا، و مناسب برای هر نوع کاربرد
---
🔹 YOLOv12 (2025):
نسخه نهایی تا امروز با بهبود چشمگیر در یادگیری، سرعت و دقت
✔️ بهبود زمان آموزش با طراحی مدرن
✔️ بهترین عملکرد در edge و cloud
✔️ انتشار رسمی در فوریه ۲۰۲۵
✅ ترکیب همه قابلیت‌های قبلی در قالب یک چارچوب نهایی
---
📌 راهنمای انتخاب نسخه مناسب برای پروژه‌ها:
📱 برای موبایل، رزبری‌پای و سیستم‌های محدود:
YOLOv5n / YOLOv8n / YOLOv9 / YOLOv11n
🧠 برای سگمنتیشن یا تشخیص اسکلت بدن (pose):
YOLOv8 / YOLOv11
⚡ برای سرعت بالا و real-time بدون افت دقت:
YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv7
🎓 برای آموزش سفارشی و توسعه‌پذیر:
YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11
---
📌 پست رو با دوستان علاقه‌مند به بینایی ماشین و رباتیک به اشتراک بگذار 💡
#YOLO #تشخیص_شیء #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #AI
@rss_ai_ir
الگوریتم YOLO (You Only Look Once) یکی از انقلابی‌ترین روش‌ها در تشخیص شیء (Object Detection) است که از سال ۲۰۱۵ تا امروز مسیر پرفراز و نشیبی را طی کرده. در این پست، نسخه‌به‌نسخه با ویژگی‌ها و کاربردهای YOLO آشنا می‌شیم:
---
🔹 YOLOv1 (2015):
اولین نسخه از YOLO توسط Joseph Redmon معرفی شد.
✔️ تصویر به گریدهای مساوی تقسیم می‌شد
✔️ در هر گرید، مختصات و کلاس شیء پیش‌بینی می‌شد
❌ دقت پایین در تشخیص اجسام کوچک
✅ سرعت بسیار بالا در inference
---
🔹 YOLOv2 / YOLO9000 (2016):
نسخه دوم با نام YOLO9000 قدرت تشخیص ۹۰۰۰ کلاس مختلف را داشت.
✔️ استفاده از Anchor Boxes برای بهبود پیش‌بینی
✔️ استفاده از Batch Normalization
✔️ امکان آموزش همزمان روی دیتاست‌های مختلف
✅ افزایش دقت نسبت به YOLOv1
---
🔹 YOLOv3 (2018):
تحولی بزرگ با backbone جدید (Darknet-53)
✔️ تشخیص چندمقیاسی (Multi-Scale Prediction)
✔️ دقت بالا در تشخیص اشیای کوچک
✔️ بدون استفاده از نرمال‌سازی پیشرفته مانند mish
✅ توازن عالی بین سرعت و دقت
---
🔹 YOLOv4 (2020):
ترکیب تعداد زیادی از تکنیک‌های مدرن بهینه‌سازی
✔️ استفاده از Cross-Stage Partial Networks (CSP)
✔️ بهره‌گیری از activation پیشرفته mish
✔️ به‌کارگیری SPP و augmentation حرفه‌ای
✅ بسیار محبوب در کاربردهای صنعتی
---
🔹 YOLOv5 (2020 - Ultralytics):
نسخه غیررسمی اما فوق‌العاده محبوب و متن‌باز
✔️ نوشته‌شده در PyTorch
✔️ بسیار سبک، مقیاس‌پذیر و قابل استقرار
✔️ پشتیبانی از export به ONNX، TensorRT، CoreML
✅ مناسب برای edge devices و deployment آسان
---
🔹 YOLOv6 (2022 - Meituan):
تمرکز بر بهینه‌سازی inference در کاربردهای صنعتی
✔️ استفاده از RepVGG در backbone
✔️ ساختار plug-and-play
✔️ عملکرد بهتر در دقت بالا و latency پایین
✅ مناسب برای deployment real-time
---
🔹 YOLOv7 (2022 - WongKinYiu):
یکی از دقیق‌ترین نسخه‌ها با طراحی نوآورانه
✔️ معرفی E-ELAN برای گسترش جریان ویژگی‌ها
✔️ پشتیبانی از taskهای متعدد (det, seg, pose)
✔️ افزایش FPS و کاهش latency
✅ دقت بالا در برابر نسخه‌های قبلی
---
🔹 YOLOv8 (2023 - Ultralytics):
نسخه‌ای کامل و مدرن برای تشخیص چندوظیفه‌ای
✔️ پشتیبانی از detection، segmentation، pose، و OBB
✔️ مدل‌های متنوع: v8n، v8s، v8m، v8l، v8x
✔️ API ساده، export آسان، آموزش سفارشی سریع
✅ مناسب برای اکثر نیازهای پروژه‌های بینایی ماشین
---
🔹 YOLOv9 (2024):
مدل‌های سبک‌تر با حفظ دقت بالا
✔️ استفاده از GELAN (Gradient Efficient Layer Aggregation Networks)
✔️ تمرکز بر کارایی بالا با منابع پایین
✔️ ترکیب سرعت inference و دقت مدل
✅ مناسب برای edge deployment با محدودیت منابع
---
🔹 YOLOv10 (2024):
حذف مرحله NMS برای استنتاج انتها به انتها
✔️ معرفی dual assignment برای حذف post-processing
✔️ معماری سریع و بدون افت دقت
✔️ inference ساده‌تر و سریع‌تر
✅ مناسب برای ربات‌ها و سامانه‌های real-time حساس
---
🔹 YOLOv11 (2024 اواخر):
جدیدترین نسخه از Ultralytics با طراحی ماژولار
✔️ معماری C3k2، PSA و SPPF-E
✔️ ترکیب بهترین ایده‌های v5 تا v10
✔️ پشتیبانی از تمام taskهای تصویری
✅ سرعت بالا، دقت بالا، و مناسب برای هر نوع کاربرد
---
🔹 YOLOv12 (2025):
نسخه نهایی تا امروز با بهبود چشمگیر در یادگیری، سرعت و دقت
✔️ بهبود زمان آموزش با طراحی مدرن
✔️ بهترین عملکرد در edge و cloud
✔️ انتشار رسمی در فوریه ۲۰۲۵
✅ ترکیب همه قابلیت‌های قبلی در قالب یک چارچوب نهایی
---
📌 راهنمای انتخاب نسخه مناسب برای پروژه‌ها:
📱 برای موبایل، رزبری‌پای و سیستم‌های محدود:
YOLOv5n / YOLOv8n / YOLOv9 / YOLOv11n
🧠 برای سگمنتیشن یا تشخیص اسکلت بدن (pose):
YOLOv8 / YOLOv11
⚡ برای سرعت بالا و real-time بدون افت دقت:
YOLOv10 / YOLOv9 / YOLOv7
🎓 برای آموزش سفارشی و توسعه‌پذیر:
YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11
---
📌 پست رو با دوستان علاقه‌مند به بینایی ماشین و رباتیک به اشتراک بگذار 💡
#YOLO #تشخیص_شیء #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #AI
@rss_ai_ir
👍2👏2🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎯 تحلیل هوشمند تبلیغات محیطی با بینایی کامپیوتر
@rss_ai_ir
آیا تا به حال فکر کرده‌اید چطور می‌توان فهمید چند نفر واقعاً یک بیلبورد خیابانی را دیده‌اند؟
با کمک هوش مصنوعی، دیگر نیازی به حدس و گمان نیست! ویدیویی که اخیراً منتشر شده، یک سامانه پیشرفته مبتنی بر بینایی ماشین را نشان می‌دهد که تبلیغات محیطی (OOH/DOOH) را به‌صورت علمی تحلیل می‌کند.
📌 در ادامه با فناوری‌های استفاده‌شده آشنا شوید:
---
👁🗨 ۱. شناسایی و ردیابی افراد
* استفاده از مدل‌های قدرتمند تشخیص مانند YOLOv8 یا SSD برای شناسایی افراد در تصویر.
* سپس با الگوریتم‌هایی مثل DeepSORT یا ByteTrack**، هر فرد به‌صورت یکتا در فریم‌های متوالی دنبال میشود.
---
🧑🏫 **۲. تحلیل جمعیت‌شناختی (دموگرافی)
* تشخیص چهره با MTCNN یا RetinaFace.
* تخمین سن (با CNN آموزش‌دیده روی IMDB-WIKI) و جنسیت (مدل باینری طبقه‌بندی).
---
🙂 ۳. تحلیل احساسات و توجه
* شناسایی احساسات (شاد، ناراحت، خنثی و...) با استفاده از مدل آموزش‌دیده روی FER2013 یا AffectNet.
* اندازه‌گیری زمان توجه با تحلیل جهت نگاه (Gaze Estimation) یا زاویه سر (Head Pose Estimation).
---
📊 ۴. خروجی سامانه چیست؟
✅ تعداد بازدید واقعی (Impressions)
✅ گروه سنی و جنسیت مخاطبان
✅ میانگین زمان توجه (Engagement Time)
✅ واکنش احساسی نسبت به تبلیغ
---
🤖 این ترکیب از **بینایی ماشین + هوش مصنوعی + داده‌کاوی**، تبلیغات را از یک رسانه سنتی به ابزار تحلیل‌پذیر و هدفمند تبدیل می‌کند.
🎥 مشاهده ویدیوی دمو:
[https://www.youtube.com/watch?v=v65Weh2Tz80]
#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #تبلیغات_هوشمند #ردیابی #تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #DigitalOOH #AI #YOLO #DeepSORT
@rss_ai_ir
---
@rss_ai_ir
آیا تا به حال فکر کرده‌اید چطور می‌توان فهمید چند نفر واقعاً یک بیلبورد خیابانی را دیده‌اند؟
با کمک هوش مصنوعی، دیگر نیازی به حدس و گمان نیست! ویدیویی که اخیراً منتشر شده، یک سامانه پیشرفته مبتنی بر بینایی ماشین را نشان می‌دهد که تبلیغات محیطی (OOH/DOOH) را به‌صورت علمی تحلیل می‌کند.
📌 در ادامه با فناوری‌های استفاده‌شده آشنا شوید:
---
👁🗨 ۱. شناسایی و ردیابی افراد
* استفاده از مدل‌های قدرتمند تشخیص مانند YOLOv8 یا SSD برای شناسایی افراد در تصویر.
* سپس با الگوریتم‌هایی مثل DeepSORT یا ByteTrack**، هر فرد به‌صورت یکتا در فریم‌های متوالی دنبال میشود.
---
🧑🏫 **۲. تحلیل جمعیت‌شناختی (دموگرافی)
* تشخیص چهره با MTCNN یا RetinaFace.
* تخمین سن (با CNN آموزش‌دیده روی IMDB-WIKI) و جنسیت (مدل باینری طبقه‌بندی).
---
🙂 ۳. تحلیل احساسات و توجه
* شناسایی احساسات (شاد، ناراحت، خنثی و...) با استفاده از مدل آموزش‌دیده روی FER2013 یا AffectNet.
* اندازه‌گیری زمان توجه با تحلیل جهت نگاه (Gaze Estimation) یا زاویه سر (Head Pose Estimation).
---
📊 ۴. خروجی سامانه چیست؟
✅ تعداد بازدید واقعی (Impressions)
✅ گروه سنی و جنسیت مخاطبان
✅ میانگین زمان توجه (Engagement Time)
✅ واکنش احساسی نسبت به تبلیغ
---
🤖 این ترکیب از **بینایی ماشین + هوش مصنوعی + داده‌کاوی**، تبلیغات را از یک رسانه سنتی به ابزار تحلیل‌پذیر و هدفمند تبدیل می‌کند.
🎥 مشاهده ویدیوی دمو:
[https://www.youtube.com/watch?v=v65Weh2Tz80]
#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #تبلیغات_هوشمند #ردیابی #تشخیص_چهره #یادگیری_عمیق #DigitalOOH #AI #YOLO #DeepSORT
@rss_ai_ir
---
🥰21😁19👍18❤17🎉12🔥10👏10🙏1