2020年2月YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉研究领域，

2020 年 4 月 23 日YOLOv4 发布，

2020 年 6 月 10 日YOLOv5发布。

YOLOv5源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5

他们公布的结果表明，YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较，但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测；相较而言，YOLOv4 的基准结果是在 50 FPS 速度下得到的，

不仅如此，他们还提到「YOLOv5 的大小仅有 27 MB。」对比一下：使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB。这说明 YOLOv5 实在特别小，比 YOLOv4 小近 90%。这也太疯狂了！而在准确度指标上，「YOLOv5 与 YOLOv4 相当」。

因此总结起来，YOLOv5 宣称自己速度非常快，有非常轻量级的模型大小，同时在准确度方面又与 YOLOv4 基准相当。

大家对YOLOV5命名是争议很大，因为YOLOV5相对于YOLOV4来说创新性的地方很少。不过它的性能应该还是有的，现在kaggle上active检测的比赛小麦检测前面的选手大部分用的都是YOLOV5的框架。

总结：

• YOLOv5在性能上稍弱于YOLOv4
• 但是在灵活性与速度上远强于YOLOv4
• 在模型的快速部署上具有极强优势