2020 年
这一版本将实时目标检测带给了数百万人 —— 原生 PyTorch 支持，速度快，且训练异常简单。
2023 年
一个支持检测、分割、分类、姿态估计和旋转边界框的统一框架。
2024 年
一种精简的架构，在 YOLO Vision 2024 上发布，以更少的参数实现了更高的准确度。
2025 年
我们目前推荐的模型 —— 在所有视觉任务中表现得更快、更准，并且可以直接投入生产。
2026 年 3 月
一个端到端的平台，可用于数据标注、YOLO 模型训练，以及在全球 43 个区域进行部署 —— 一站式搞定。
2026 年 5 月
我们首个语义分割模型 —— 提供像素级的密集类别标签，实现全场景理解。
今日
2026 年 6 月
改进的追踪器
更快、更准确的多目标追踪 —— 在真实世界的视频中，即便面对遮挡和拥挤场景，也能保持更稳定的身份识别。
- Re-ID —— 重识别技术确保目标在不同摄像头之间以及遮挡后保持身份一致性
2026 年 6 月
知识蒸馏
内置蒸馏功能，可将大型教师模型压缩为更小、更快的学生模型，同时保持准确度 —— 是边缘计算和实时部署的理想选择。
2026 年 7 月
YOLO-Anomaly
专为制造业质量保证打造的异常检测 —— 在生产线上直接捕捉缺陷和不合格零件。
2026 年 9 月
YOLO27
中国深圳 · YOLO Vision 2026
YOLO 的下一代旗舰产品，在 YOLO Vision 2026 上现场发布，将该系列扩展至 3D 感知：
- YOLO-Depth —— 基于单摄像头的单目深度估计
- YOLO-StereoDepth —— 机器人专用的双目视差深度技术，是激光雷达（lidar）的摄像头原生替代方案
2026 年末
Platform AutoTrain
迭代式的、由 LLM 驱动的训练分析，可自动诊断每次运行情况，并在后续几轮中优化配置，以进一步提高准确度。
2027 年
新模态
2027 年内 YOLO 系列将新增多项能力：
- YOLO-OCR —— 快速、准确的文本识别
- YOLO-Face —— 人脸识别与分析
- YOLO-VLM —— 轻量级的 YOLO 前端，连接更深层的 LLM 层，构建高效的视觉语言流水线