YOLO26 so với... YOLOv10 Sự tiến hóa của phát hiện đối tượng từ đầu đến cuối

Bức tranh về phát hiện đối tượng thời gian thực đang thay đổi nhanh chóng. Năm 2024, YOLOv10 gây chú ý khi tiên phong trong việc loại bỏ các đối tượng không đạt giá trị cực đại (non-maximum suppression) ( NMS (Phương pháp huấn luyện miễn phí) đã loại bỏ hiệu quả một nút thắt cổ chai đáng kể trong các quy trình suy luận. Đến năm 2026, Ultralytics YOLO26 đã tinh chỉnh và mở rộng các khái niệm này, cung cấp một kiến trúc đầu cuối tích hợp sẵn, nhanh hơn, chính xác hơn và được tích hợp sâu vào hệ thống. Ultralytics hệ sinh thái.

Hướng dẫn này cung cấp sự so sánh kỹ thuật giữa hai mô hình có ảnh hưởng lớn này, giúp các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và kỹ sư lựa chọn công cụ phù hợp cho các ứng dụng thị giác máy tính của họ.

So sánh Các chỉ số Hiệu suất

Khi đánh giá các bộ dò hiện đại, sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác là vô cùng quan trọng. YOLO26 giới thiệu những tối ưu hóa đáng kể, đặc biệt nhắm đến các thiết bị biên và CPU Quá trình suy luận này đạt được tốc độ tăng tới 43% trên CPU so với các thế hệ trước. Trong khi YOLOv10 vẫn là một mô hình hiệu quả cao, YOLO26 đã đẩy giới hạn của những gì có thể đạt được với tài nguyên tính toán nhẹ hơn.

Mô hình	Kích thước ^(pixels)	mAP^val 50-95	Tốc độ ^{CPU ONNX (ms)}	Tốc độ ^{T4 TensorRT10 (ms)}	Tham số ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLO26n	640	40.9	38.9	1.7	2.4	5.4
YOLO26s	640	48.6	87.2	2.5	9.5	20.7
YOLO26m	640	53.1	220.0	4.7	20.4	68.2
YOLO26l	640	55.0	286.2	6.2	24.8	86.4
YOLO26x	640	57.5	525.8	11.8	55.7	193.9

YOLOv10n	640	39.5	-	1.56	2.3	6.7
YOLOv10s	640	46.7	-	2.66	7.2	21.6
YOLOv10m	640	51.3	-	5.48	15.4	59.1
YOLOv10b	640	52.7	-	6.54	24.4	92.0
YOLOv10l	640	53.3	-	8.33	29.5	120.3
YOLOv10x	640	54.4	-	12.2	56.9	160.4

Đổi mới Kiến trúc

Ultralytics YOLO26: Tiêu chuẩn mới

Tác giả: Glenn Jocher, Jing Qiu
Tổ chức: Ultralytics
Ngày: 14 tháng 1 năm 2026

YOLO26 là thành quả của quá trình nghiên cứu về hiệu quả và tính dễ sử dụng. Nó áp dụng thiết kế hoàn toàn không cần hệ quản lý mạng NMS , tương tự như... YOLOv10 Nhưng nó được nâng cấp với một số thay đổi kiến trúc quan trọng được thiết kế để tăng tính mạnh mẽ và linh hoạt trong triển khai.

Loại bỏ DFL: Bằng cách loại bỏ Distribution Focal Loss (DFL), kiến trúc mô hình được đơn giản hóa. Thay đổi này rất quan trọng đối với khả năng tương thích xuất khẩu, giúp mô hình dễ dàng triển khai trên phần cứng biên hạn chế như Raspberry Pi hoặc thiết bị di động, nơi các lớp đầu ra phức tạp có thể gây ra độ trễ.
Bộ tối ưu hóa MuSGD: Lấy cảm hứng từ tính ổn định trong quá trình huấn luyện của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), YOLO26 sử dụng một bộ tối ưu hóa lai kết hợp SGD và Muon. Sự đổi mới này, được cải tiến từ Kimi K2 của Moonshot AI, đảm bảo sự hội tụ nhanh hơn và các lần chạy huấn luyện ổn định, giảm chi phí tính toán.
ProgLoss + STAL: Việc bổ sung Progressive Loss (ProgLoss) và Soft-Target Anchor Loss (STAL) giúp tăng hiệu suất đáng kể đối với các đối tượng nhỏ. Điều này làm cho YOLO26 đặc biệt hiệu quả trong các tác vụ như phân tích ảnh chụp từ trên không hoặc phát hiện lỗi trong sản xuất.

Tìm hiểu thêm về YOLO26

YOLOv10 : Cái NMS -Free Pioneer

Tác giả: Ao Wang và cộng sự
Tổ chức: Đại học Thanh Hoa
Ngày: 23 tháng 5 năm 2024

YOLOv10 Đây là một bản phát hành mang tính bước ngoặt, giải quyết vấn đề dư thừa. NMS xử lý hậu kỳ. Sự đổi mới chính của nó là việc sử dụng Gán kép nhất quán cho NMS - Đào tạo miễn phí.

Phân bổ kép: Trong quá trình huấn luyện, mô hình sử dụng cả phân bổ nhãn một-nhiều và một-một. Điều này cho phép mô hình học được các biểu diễn phong phú đồng thời đảm bảo rằng trong quá trình suy luận, chỉ có một dự đoán được đưa ra cho mỗi đối tượng, loại bỏ sự cần thiết phải sử dụng nhiều nhãn. NMS .
Thiết kế hiệu quả toàn diện: Các tác giả đã giới thiệu các đầu phân loại nhẹ và lấy mẫu giảm không gian-kênh để giảm chi phí tính toán, điều này được phản ánh trong số lượng FLOPs thấp.

Tìm hiểu thêm về YOLOv10

Nút thắt NMS

Không ức chế tối đa ( NMS (Đây là bước xử lý hậu kỳ được sử dụng để lọc các hộp giới hạn chồng chéo. Mặc dù hiệu quả, nhưng nó gây ra sự biến đổi độ trễ và làm phức tạp quá trình triển khai. Cả YOLO26 và YOLOv10 Loại bỏ bước này, giúp thời gian suy luận trở nên xác định và nhanh hơn.

Tích hợp và Hệ sinh thái

Một trong những điểm khác biệt quan trọng nhất nằm ở hệ sinh thái xung quanh. Ultralytics YOLO26 là mẫu sản phẩm chủ lực của dòng sản phẩm này. Ultralytics thư viện, đảm bảo hỗ trợ tức thì cho tất cả các tác vụ và chế độ.

Lợi thế của Ultralytics

Tính linh hoạt: Trong khi YOLOv10 Tập trung chủ yếu vào phát hiện, YOLO26 cung cấp hỗ trợ gốc cho Phân đoạn đối tượng , Ước tính tư thế , OBB và Phân loại.
Nền tảng Ultralytics : YOLO26 được tích hợp hoàn toàn với Nền tảng Ultralytics (trước đây là HUB), cho phép quản lý tập dữ liệu liền mạch, huấn luyện trên đám mây chỉ với một cú nhấp chuột và triển khai sang các định dạng như TFLite và OpenVINO .
Bảo trì: Là một sản phẩm cốt lõi, YOLO26 nhận được các bản cập nhật thường xuyên, sửa lỗi và hỗ trợ cộng đồng thông qua GitHub và Discord .

So sánh mã

Cả hai mô hình đều có thể được chạy bằng cách sử dụng ultralytics Python gói này làm nổi bật tính linh hoạt của thư viện. Tuy nhiên, YOLO26 được hưởng lợi từ các hàm tiện ích và tối ưu hóa mới nhất.

from ultralytics import YOLO

# ----------------- YOLO26 -----------------
# Load the latest YOLO26 model (NMS-free, optimized for CPU)
model_26 = YOLO("yolo26n.pt")

# Train on a custom dataset with MuSGD optimizer enabled automatically
model_26.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference with simplified output (no NMS overhead)
results_26 = model_26("path/to/image.jpg")


# ----------------- YOLOv10 -----------------
# Load the YOLOv10 model (Historical academic checkpoint)
model_10 = YOLO("yolov10n.pt")

# Train using standard settings
model_10.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Run inference
results_10 = model_10("path/to/image.jpg")

Các trường hợp sử dụng và Khuyến nghị

Việc lựa chọn giữa các mô hình này phụ thuộc vào các ràng buộc triển khai cụ thể và mục tiêu dự án của bạn.

Các kịch bản lý tưởng cho YOLO26

AI biên trên CPU : Nếu ứng dụng của bạn chạy trên phần cứng không có bộ nhớ chuyên dụng. GPU (Ví dụ: máy tính xách tay tiêu chuẩn, cổng IoT công suất thấp), khả năng suy luận CPU nhanh hơn 43% của YOLO26 khiến nó trở thành lựa chọn không thể bàn cãi.
Giải pháp thương mại: Đối với các ứng dụng doanh nghiệp yêu cầu khả năng bảo trì lâu dài, tính minh bạch cao về giấy phép ( Giấy phép doanh nghiệp ) và hỗ trợ đáng tin cậy, YOLO26 được thiết kế dành cho môi trường sản xuất.
Các tác vụ phức tạp: Các dự án yêu cầu hộp giới hạn định hướng cho khảo sát trên không hoặc ước tính tư thế cho phân tích thể thao sẽ được hưởng lợi từ khả năng đa nhiệm của YOLO26.

Các kịch bản lý tưởng cho YOLOv10

Nghiên cứu học thuật: Các nhà nghiên cứu nghiên cứu nền tảng lý thuyết của NMS -Các chiến lược đào tạo miễn phí hoặc phân công nhãn sẽ tìm thấy YOLOv10 Bài báo trên arXiv của tác giả và kiến trúc của ông là một nguồn tham khảo quý giá.
So sánh hiệu suất dựa trên dữ liệu cũ: Để so sánh với các tiêu chuẩn tham chiếu từ năm 2024, YOLOv10 Nó đóng vai trò là một tiêu chuẩn tuyệt vời cho các kiến trúc tập trung vào hiệu quả.

Tính linh hoạt triển khai

Ultralytics Các mô hình này có ưu điểm vượt trội về khả năng xuất khẩu. Bạn có thể dễ dàng xuất một mô hình YOLO26 đã được huấn luyện sang... ONNX, TensorRT , hoặc CoreML Chỉ với một lệnh duy nhất: yolo export model=yolo26n.pt format=onnx.

Kết luận

Cả hai kiến trúc đều đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy thị giác máy tính. YOLOv10 đã thách thức thành công sự cần thiết của... NMS Điều này chứng minh rằng việc phát hiện từ đầu đến cuối là khả thi đối với các ứng dụng thời gian thực.

Ultralytics YOLO26 đã tận dụng bước đột phá đó và hoàn thiện nó. Bằng cách kết hợp... NMS - Thiết kế không cần cấu hình phức tạp với sự ổn định của trình tối ưu hóa MuSGD, khả năng loại bỏ DFL thân thiện với cạnh, và khả năng hỗ trợ đa dạng của... Ultralytics Trong hệ sinh thái của mình, YOLO26 cung cấp giải pháp cân bằng và hiệu suất cao nhất cho các nhà phát triển hiện nay. Cho dù bạn đang xây dựng hệ thống giao thông thành phố thông minh hay máy quét tài liệu di động, YOLO26 đều cung cấp tốc độ và độ chính xác cần thiết để thành công.