YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，由Joseph Redmon等人在2015年提出。它的主要思想是将目标检测任务看作是一个回归问题，并且可以在一个神经网络中同时预测目标的位置和类别。
自2015年YOLO第一次发布以来，YOLO系列经历了多次更新和改进，以下是YOLO系列的发展史：
YOLO v1：在2015年，Joseph Redmon等人首次提出了YOLO。YOLO v1采用单个卷积神经网络，将输入图像划分为网格，并在每个网格中预测目标的类别和位置。
YOLO v2：在2016年，YOLO v2发布，它采用了一些改进策略，包括使用更深的网络结构、更高的分辨率输入图像、Batch Normalization等技术来提高检测精度和速度。
YOLO v3：在2018年，YOLO v3发布，它采用了更深的网络结构和多尺度检测策略，可以检测不同尺度的目标，并且精度和速度比YOLO v2更好。
YOLO v4：在2020年，YOLO v4发布，它采用了更多的技术，包括SPP（Spatial Pyramid Pooling）、CSP（Cross Stage Partial Network）、Mosaic Data Augmentation、Drop Block等，可以进一步提高检测精度和速度。
YOLO v5：在2020年，YOLO v5发布，它采用了轻量级网络结构和新的训练策略，可以在更快的速度下实现高精度目标检测。
总的来说，YOLO系列算法不断发展，不断提高了目标检测的精度和速度，成为目前广泛应用的目标检测算法之一。