Chuyển đến nội dung

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 bất kỳ dự án thị giác máy tính thành công nào. Chào mừng bạn đến với Trung tâm So sánh Mô hình Ultralytics ! Trang này tập trung các phân tích kỹ thuật chi tiết và điểm chuẩn hiệu suất, phân tích những điểm cần cân nhắc giữa Ultralytics YOLO11 mới nhất và các kiến trúc hàng đầu khác như 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 khả năng triển khai dễ dàng.

Tiêu chuẩn hiệu suất tương tác

Việc hình dung mối quan hệ giữa tốc độ và độ chính xác là điều cần thiết để xác định "ranh giới Pareto" của phát hiện đối tượng - các mô hình mang lại độ chính xác tốt nhất cho một ràng buộc tốc độ nhất định. Biểu đồ bên dưới so sánh các số liệu chính trên các tập dữ liệu tiêu chuẩn như COCO .

Biểu đồ này trực quan hóa các số liệu hiệu suất chính, cho phép bạn nhanh chóng đánh giá sự cân bằng giữa các mô hình khác nhau. Việc hiểu rõ các số liệu này là nền tảng để lựa chọn mô hình phù hợp với các ràng buộc triển khai cụ thể của bạn.

Hướng dẫn quyết định nhanh

Bạn không biết bắt đầu từ đâu? Hãy sử dụng sơ đồ quyết định này để thu hẹp phạm vi kiến trúc phù hợp nhất với yêu cầu về 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[YOLO11n / YOLO11s]
    C -- "Balanced Legacy" --> F[YOLOv5s / YOLOv8s]

    D -- "Max Accuracy (SOTA)" --> G[YOLO11x / RT-DETR-X]
    D -- "Balanced Performance" --> H[YOLO11m / YOLO11l]

    A --> I{Specialized Features?}
    I -- "NMS-Free Inference" --> J[YOLOv10]
    I -- "Multitask (Seg/Pose/OBB)" --> K[YOLO11 / YOLOv8]
    I -- "Video Analytics" --> L[YOLO11 + Tracking]

Bối cảnh hiện tại: YOLO11 và hơn thế nữa

Lĩnh vực phát hiện đối tượng đang phát triển nhanh chóng. Trong khi các mô hình cũ vẫn còn phù hợp để hỗ trợ các hệ thống cũ, các kiến trúc mới đang mở rộng ranh giới của những gì có thể.

Ultralytics YOLO11

Là phiên bản ổn định mới nhất, YOLO11 là điểm khởi đầu được khuyến nghị cho các dự án mới. Phiên bản này mang đến những cải tiến đáng kể về mặt kiến trúc so với các phiên bản trước, bao gồm khả năng trích xuất tính năng nâng cao và đồ thị tính toán được tối ưu hóa. Nó hỗ trợ một bộ tác vụ đầy đủ—phát hiện, phân đoạn, ước lượng tư thế, phân loại và Hộp giới hạn định hướng (OBB) —trong một khuôn khổ thống nhất, duy nhất.

Tại sao chọn YOLO11 ?

YOLO11 đại diện cho đỉnh cao của Ultralytics Kỹ thuật, mang đến sự cân bằng tối ưu giữa tốc độ và độ chính xác cho các ứng dụng thực tế. Hệ sinh thái của chúng tôi hỗ trợ đầy đủ, đảm bảo khả năng tương thích và bảo trì lâu dài.

Mô hình cộng đồng: Ghi chú về YOLO12 và YOLO13

Bạn có thể tìm thấy các tài liệu tham khảo về YOLO12 hoặc YOLO13 trong các cuộc thảo luận hoặc kho lưu trữ cộng đồng.

Thận trọng khi sản xuất

Hiện tại chúng tôi không khuyến nghị sử dụng YOLO12 hoặc YOLO13 cho mục đích sản xuất.

  • YOLO12: Sử dụng các lớp chú ý thường gây ra sự mất ổn định trong quá trình đào tạo, tiêu thụ bộ nhớ quá mức và chậm hơn đáng kể CPU tốc độ suy luận.
  • YOLO13: Các điểm chuẩn chỉ ra mức tăng độ chính xác không đáng kể so với YOLO11 trong khi lớn hơn và chậm hơn. Kết quả được báo cáo đã chỉ ra vấn đề về khả năng tái tạo.

Nhìn về phía trước: YOLO26 và Ultralytics Nền tảng

Ultralytics đang tích cực phát triển YOLO26 , nhắm mục tiêu phát hành mã nguồn mở vào cuối năm 2025. Mô hình thế hệ tiếp theo này nhằm mục đích hỗ trợ tất cả YOLO11 các tác vụ trong khi vẫn nhỏ gọn hơn, nhanh hơn và hoàn toàn khép kín. Hơn nữa, vào năm 2026, Nền tảng Ultralytics sẽ ra mắt như một giải pháp SaaS toàn diện cho việc thu thập dữ liệu, chú thích tự động và đào tạo đám mây, giúp đơn giản hóa toàn bộ vòng đời MLOps .



Xem: YOLO So sánh các mô hình: 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 những khác biệt cụ thể về kiến trúc, chẳng hạn như lựa chọn xương sống, thiết kế đầu phát và hàm mất mát. Chúng tôi đã sắp xếp chúng theo từng model để dễ dàng truy cập:

YOLO11 so với

YOLO11 Được xây dựng dựa trên thành công của các phiên bản tiền nhiệm với nghiên cứu tiên tiến. Sản phẩm có kiến trúc xương sống và cổ được cải tiến để trích xuất tính năng 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 NMS (Non-Maximum Suppression) để giảm độ lệch độ trễ, mang lại hiệu suất tiên tiến với chi phí tính toán thấp hơn.

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 tình trạng mất thông tin trong mạng nơ-ron sâu.

YOLOv8 so với

Ultralytics YOLOv8 vẫn là lựa chọn rất phổ biến, có cấu trúc xương sống và cần trục tiên tiến cùng đầu chia không có mỏ neo để cân bằng tốc độ và độ chính xác tối ưu.

YOLOv7 so với

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

YOLOv6 so với

của Meituan YOLOv6 được thiết kế cho các ứng dụng công nghiệp, có các mô-đun Ghép nối hai chiều (BiC) và các chiến lược đào tạo hỗ trợ neo.

YOLOv5 so với

Ultralytics YOLOv5 được đánh giá cao nhờ tính dễ sử dụng, độ ổn định và tốc độ. Đây vẫn là lựa chọn đáng tin cậy cho các dự án yêu cầu khả năng tương thích rộng rãi với nhiều thiết bị.

RT-DETR so với

RT-DETR (Bộ chuyển đổi phát hiện thời gian thực) tận dụng bộ chuyển đổi thị giác để đạt được độ chính xác cao với hiệu suất thời gian thực, vượt trội trong việc hiểu bối cảnh toàn cầu.

PP-YOLOE+ so với

PP-YOLOE+, do Baidu phát triển, sử dụng công nghệ Học liên kết nhiệm vụ (TAL) và đầu tách rời để cân bằng hiệu quả và độ chính xác.

DAMO-YOLO so với

Từ Tập đoàn Alibaba, DAMO- YOLO sử dụng Tìm kiếm Kiến trúc Thần kinh (NAS) và RepGFPN hiệu quả để tối đa hóa độ chính xác trên các điểm chuẩn tĩnh.

So sánh YOLOX và

YOLOX, do Megvii phát triển, là một sự tiến hóa không cần mỏ neo được biết đến với chiến lược gán nhãn SimOTA và đầu tách rời.

EfficientDet so với

EfficientDet của Google Brain sử dụng phương pháp chia tỷ lệ hợp chất và BiFPN để tối ưu hóa hiệu quả tham số, cung cấp phổ mô hình (D0-D7) cho các ràng buộc khác nhau.

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


Bình luận