So sánh Mô hình: Chọn Mô hình Nhận diện Đối tượng Tốt nhất cho Dự án của Bạn

Việc lựa chọn kiến trúc mạng nơ-ron phù hợp là nền tảng của mọi dự án thị giác máy tính thành công. Chào mừng bạn đến với Trung tâm So sánh Mô hình Ultralytics! Trang này tập trung các phân tích kỹ thuật chi tiết và benchmark hiệu suất, mổ xẻ sự đánh đổi giữa Ultralytics YOLO26 mới nhất và các kiến trúc hàng đầu khác như YOLO11, YOLOv10, RT-DETR và EfficientDet.

Cho dù ứng dụng của bạn yêu cầu độ trễ mili giây của AI biên hay độ chính xác cao cần thiết cho hình ảnh y tế, hướng dẫn này cung cấp những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu cần thiết để đưa ra lựa chọn sáng suốt. Chúng tôi đánh giá các mô hình dựa trên độ chính xác trung bình (mAP), tốc độ suy luận, hiệu quả tham số và tính dễ triển khai.

Điểm chuẩn hiệu suất tương tác

Trực quan hóa mối quan hệ giữa tốc độ và độ chính xác là điều cần thiết để xác định "biên Pareto" của phát hiện đối tượng—các mô hình cung cấp độ chính xác tốt nhất cho một ràng buộc tốc độ nhất định. Biểu đồ dưới đây đối chiếu các chỉ số chính trên các tập dữ liệu tiêu chuẩn như COCO.

Biểu đồ này trực quan hóa các chỉ số hiệu suất chính, giúp bạn nhanh chóng đánh giá sự đánh đổi giữa các mô hình khác nhau. Hiểu rõ các chỉ số này là yếu tố cơ bản để chọn một mô hình phù hợp với các ràng buộc triển khai cụ thể của bạn.

Hướng dẫn quyết định nhanh

Không chắc nên bắt đầu từ đâu? Sử dụng cây quyết định này để thu hẹp kiến trúc phù hợp nhất với yêu cầu phần cứng và hiệu suất của bạn.

graph TD
    A[Start: Define Project Needs] --> B{Deployment Hardware?}
    B -- "Edge / Mobile (CPU/NPU)" --> C{Latency Priority?}
    B -- "Cloud / GPU" --> D{Accuracy vs Speed?}

    C -- "Extreme Speed (Real-time)" --> E[YOLO26n / YOLO26s]
    C -- "Balanced Legacy" --> F[YOLO11s / YOLOv8s]

    D -- "Max Accuracy (SOTA)" --> G[YOLO26x / YOLO26l]
    D -- "Balanced Performance" --> H[YOLO26m / YOLO11m]

    A --> I{Specialized Features?}
    I -- "NMS-Free Inference" --> J[YOLO26 / YOLOv10]
    I -- "Multitask (Seg/Pose/OBB)" --> K[YOLO26 / YOLO11]
    I -- "Video Analytics" --> L[YOLO26 + Tracking]

Bức tranh hiện tại: YOLO26 và hơn thế nữa

Lĩnh vực detect đối tượng phát triển nhanh chóng. Trong khi các mô hình cũ vẫn phù hợp cho việc hỗ trợ kế thừa, các kiến trúc mới đang đẩy xa giới hạn của những gì có thể.

Ultralytics YOLO26

Ra mắt vào tháng 1 năm 2026, YOLO26 là mô hình tiên tiến nhất và là điểm khởi đầu được khuyến nghị cho tất cả các dự án mới. Nó giới thiệu những đổi mới kiến trúc đột phá bao gồm Thiết kế NMS-Free Đầu cuối giúp loại bỏ nhu cầu xử lý hậu kỳ Non-Maximum Suppression, mang lại thời gian suy luận nhanh hơn và dễ dự đoán hơn. YOLO26 nhanh hơn tới 43% trên CPU so với các thế hệ trước, làm cho nó lý tưởng cho việc triển khai biên.

Các đổi mới chính bao gồm:

NMS-Free Đầu cuối: Triển khai đơn giản hóa mà không cần xử lý hậu kỳ
Loại bỏ DFL: Xuất file được tối ưu hóa sang ONNX, TensorRT và CoreML
Bộ tối ưu hóa MuSGD: Bộ tối ưu hóa lai SGD/Muon lấy cảm hứng từ huấn luyện LLM để hội tụ ổn định
ProgLoss + STAL: Cải thiện hiệu suất detect đối tượng nhỏ

Tại sao chọn YOLO26?

YOLO26 đại diện cho đỉnh cao kỹ thuật của Ultralytics, kết hợp hiệu quả tốt nhất của CNN với khả năng đầu cuối giống transformer. Nó hỗ trợ tất cả các tác vụ—detect, segmentation, ước tính tư thế, phân loại và obb—đồng thời nhỏ hơn, nhanh hơn và dễ triển khai hơn bao giờ hết.

Ultralytics YOLO11

YOLO11 vẫn là một mô hình có khả năng cao, giảm 22% tham số so với YOLOv8 trong khi cải thiện độ chính xác detect. Nó được hỗ trợ đầy đủ và khuyến nghị cho những người dùng cần sự ổn định đã được chứng minh hoặc có các pipeline YOLO11 hiện có.

Mô hình cộng đồng: Lưu ý về YOLO12 và YOLO13

Bạn có thể gặp các tham chiếu đến YOLO12 hoặc YOLO13 trong các cuộc thảo luận cộng đồng hoặc kho lưu trữ.

Lưu ý khi triển khai sản phẩm

Hiện tại, chúng tôi không khuyến nghị sử dụng YOLO12 hoặc YOLO13 cho mục đích triển khai sản phẩm.

YOLO12: Sử dụng các lớp attention thường gây ra sự không ổn định trong quá trình huấn luyện, tiêu thụ bộ nhớ quá mức và tốc độ suy luận trên CPU chậm hơn đáng kể.
YOLO13: Các điểm chuẩn cho thấy chỉ có sự cải thiện độ chính xác không đáng kể so với YOLO11, đồng thời mô hình lớn hơn và chậm hơn. Các kết quả được báo cáo đã cho thấy các vấn đề về khả năng tái tạo.

Xem: So sánh các mô hình YOLO: Ultralytics YOLO11 so với YOLOv10 so với YOLOv9 so với Ultralytics YOLOv8

So sánh mô hình chi tiết

Khám phá các so sánh kỹ thuật chuyên sâu của chúng tôi để hiểu rõ sự khác biệt kiến trúc cụ thể, như lựa chọn backbone, thiết kế head và hàm mất mát. Chúng tôi đã sắp xếp chúng theo mô hình để dễ dàng truy cập:

YOLO26 so với

YOLO26 là mô hình Ultralytics mới nhất nổi bật với khả năng detect đầu cuối không NMS, bộ tối ưu hóa MuSGD và khả năng suy luận trên CPU nhanh hơn tới 43%. Nó được tối ưu hóa cho triển khai biên trong khi vẫn đạt được độ chính xác hàng đầu.

YOLO11 so với

YOLO11 được xây dựng dựa trên thành công của các phiên bản tiền nhiệm với nghiên cứu tiên tiến. Nó có kiến trúc backbone và neck được cải tiến để trích xuất đặc trưng tốt hơn và tối ưu hóa hiệu quả.

YOLOv10 so với

Được phát triển bởi Đại học Thanh Hoa, YOLOv10 tập trung vào việc loại bỏ bước Non-Maximum Suppression (NMS) để giảm phương sai độ trễ, mang lại hiệu suất tiên tiến với chi phí tính toán giảm.

YOLOv9 so với

YOLOv9 giới thiệu Thông tin Gradient có thể lập trình (PGI) và Mạng tổng hợp lớp hiệu quả tổng quát (GELAN) để giải quyết vấn đề mất thông tin trong các mạng nơ-ron sâu.

YOLOv8 so với

Ultralytics YOLOv8 vẫn là một lựa chọn rất phổ biến, với kiến trúc backbone và neck tiên tiến cùng một head tách rời không neo (anchor-free) để đạt được sự đánh đổi tối ưu giữa độ chính xác và tốc độ.

YOLOv7 so với

YOLOv7 giới thiệu "túi quà tặng có thể huấn luyện" và tái tham số hóa mô hình, tập trung vào việc tối ưu hóa quá trình huấn luyện mà không làm tăng chi phí suy luận.

YOLOv6 so với

YOLOv6 của Meituan được thiết kế cho các ứng dụng công nghiệp, với các mô-đun Nối hai chiều (BiC) và các chiến lược huấn luyện có hỗ trợ anchor.

YOLOv5 so với

Ultralytics YOLOv5 được đánh giá cao về tính dễ sử dụng, độ ổn định và tốc độ. Đây vẫn là một lựa chọn mạnh mẽ cho các dự án yêu cầu khả năng tương thích thiết bị rộng rãi.

RT-DETR so với

RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) tận dụng các transformer thị giác để đạt được độ chính xác cao với hiệu suất thời gian thực, vượt trội trong việc hiểu ngữ cảnh toàn cục.

PP-YOLOE+ so với

PP-YOLOE+, được phát triển bởi Baidu, sử dụng Học tập căn chỉnh tác vụ (TAL) và một head tách rời để cân bằng giữa hiệu quả và độ chính xác.

DAMO-YOLO so với

Từ Tập đoàn Alibaba, DAMO-YOLO áp dụng Tìm kiếm kiến trúc mạng thần kinh (NAS) và RepGFPN hiệu quả để tối đa hóa độ chính xác trên các benchmark tĩnh.

So sánh YOLOX và

YOLOX, được phát triển bởi Megvii, là một phiên bản tiến hóa không anchor nổi tiếng với head tách rời và chiến lược gán nhãn SimOTA.

EfficientDet so với

EfficientDet của Google Brain sử dụng phép co giãn hợp chất và BiFPN để tối ưu hóa hiệu quả tham số, cung cấp một loạt các mô hình (D0-D7) cho các ràng buộc khác nhau.

Chỉ mục này được cập nhật liên tục khi các mô hình mới được phát hành và các benchmark được tinh chỉnh. Chúng tôi khuyến khích bạn khám phá các tài nguyên này để tìm ra lựa chọn phù hợp nhất cho dự án thị giác máy tính tiếp theo của bạn. Nếu bạn đang tìm kiếm các giải pháp cấp doanh nghiệp với cấp phép riêng tư, vui lòng truy cập trang Cấp phép của chúng tôi. Chúc bạn so sánh vui vẻ!