当前，有许多不同版本的 YOLO (You Only Look Once) 模型。YOLO 是一种目标检测算法，旨在快速识别图像中的物体。

YOLO v1 是最早的版本，它发布于 2015 年。这个版本的模型被称为 YOLO9000，它可以在 COCO 和 ImageNet 数据集上进行训练和测试。

YOLO v2 和 v3 是之后推出的版本，它们在 YOLO v1 的基础上进行了改进。YOLO v2 在计算速度和准确性方面有所提升，并且在处理小目标时效果更佳。YOLO v3 则在准确性和速度方面取得了显著改进，同时也增加了对多个尺度的支持。

目前，YOLO v4 是最新的版本。它在 YOLO v3 的基础上进一步提升了准确性，同时也更加快速。YOLO v4 使用了一种新的架构，称为 SPP-Net (Spatial Pyramid Pooling Network)，可以适应各种输入大小并在保持高精度的同时实现快速推理。

如果你想了解 YOLO 更多信息，可以在网上搜索有关 YOLO 的文章和论文。你也可以在 GitHub 上查找 YOLO 的代码实现。