Yolo 于2015年出现之后，当时就成为了目标检测方面的新星，不但检测准确度提高了，而且在实时性方面的优势更大。但是Yolo一代还存在一些缺点。对此，Yolo的创建者决定提出一个新的方案来在保持原有准确度的情况下解决上述两个问题，作者将其命名为Yolo2。在此yolo2基础上，作者还提出了另外一个模型 Yolo9000，它可以用来实时检测超过9000种目标。Yolo9000甚至可以标出在检测数据集中没有看到过的目标类别（在分类数据集中学习过），该模型在ImageNet的检测任务中给出了一个漂亮的结果。