模型对比：为您的项目选择最佳目标检测模型

选择合适的神经网络架构是任何成功的计算机视觉项目的基石。欢迎来到Ultralytics模型比较中心！本页面集中了详细的技术分析和性能基准，深入剖析了最新的Ultralytics YOLO26与其他领先架构（如YOLO11、YOLOv10、RT-DETR和EfficientDet）之间的权衡。

无论您的应用程序需要边缘AI的毫秒级延迟，还是医疗成像所需的高保真精度，本指南都将提供数据驱动的见解，帮助您做出明智的选择。我们根据平均精度均值 (mAP)、推理速度、参数效率和部署便捷性来评估模型。

交互式性能基准测试

可视化速度与准确性之间的关系对于识别目标 detect 的“帕累托前沿”至关重要——即在给定速度限制下提供最佳准确性的模型。下图对比了标准数据集（如 COCO）上的关键指标。

此图表可视化了关键的性能指标，使您能够快速评估不同模型之间的权衡。理解这些指标对于选择符合您特定部署约束的模型至关重要。

快速决策指南

不确定从何开始？使用此决策树来缩小架构范围，以找到最适合您的硬件和性能要求的架构。

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]

当前格局：YOLO26及展望

目标检测领域发展迅速。尽管旧模型在遗留支持方面仍有其相关性，但新架构正在突破现有技术的界限。

Ultralytics YOLO26

于2026年1月发布的YOLO26是最新一代最先进的模型，也是所有新项目的推荐起点。它引入了突破性的架构创新，包括端到端无NMS设计，消除了非极大值抑制后处理的需要，从而实现了更快、更可预测的推理时间。与前几代相比，YOLO26在CPU上速度提升高达43%，使其成为边缘部署的理想选择。

主要创新包括：

无NMS端到端：简化部署，无需后处理
移除DFL：简化导出至ONNX、TensorRT和CoreML
MuSGD优化器：受LLM训练启发的混合SGD/Muon优化器，实现稳定收敛
ProgLoss + STAL：增强小目标检测性能

为何选择YOLO26？

YOLO26代表了Ultralytics工程的巅峰，它结合了CNN的效率优势和Transformer般的端到端能力。它支持所有任务——detect、segment、姿势估计、分类和obb——同时比以往任何时候都更小、更快、更易于部署。

Ultralytics YOLO11

YOLO11仍然是一个功能强大的模型，与YOLOv8相比，参数减少了22%，同时提高了检测精度。它得到全面支持，推荐给需要经过验证的稳定性或拥有现有YOLO11流水线的用户。

社区模型：关于 YOLO12 和 YOLO13 的说明

您可能会在社区讨论或代码库中遇到对YOLO12或YOLO13的引用。

生产环境注意事项

我们目前不推荐将 YOLO12 或 YOLO13 用于生产环境。

YOLO12：采用了注意力层，这通常会导致训练不稳定、内存消耗过大以及CPU推理速度显著降低。
YOLO13：基准测试表明，与YOLO11相比，其精度提升微乎其微，同时模型更大、速度更慢。报告结果显示存在可重现性问题。

观看： YOLO模型比较：Ultralytics YOLO11 vs. YOLOv10 vs. YOLOv9 vs. Ultralytics YOLOv8

详细模型比较

探索我们深入的技术比较，以了解特定的架构差异，例如骨干网络选择、头部设计和损失函数。我们已按模型对其进行组织，以便于访问：

YOLO26 vs

YOLO26是Ultralytics最新的模型，具有无NMS端到端detect、MuSGD优化器以及高达43%的CPU推理速度提升。它针对边缘部署进行了优化，同时实现了最先进的精度。

YOLO11 vs

YOLO11 凭借前沿研究，在其前代模型的成功基础上进一步发展。它具有改进的主干网络和颈部架构，以实现更好的特征提取和优化的效率。

YOLOv10 对比

由清华大学开发的YOLOv10致力于移除非极大值抑制（NMS）步骤，以减少延迟波动，在降低计算开销的同时提供最先进的性能。

YOLOv9 对比

YOLOv9 引入了可编程梯度信息 (PGI) 和广义高效层聚合网络 (GELAN)，以解决深度神经网络中的信息丢失问题。

YOLOv8 对比

Ultralytics YOLOv8 仍然是一个非常受欢迎的选择，它具有先进的主干和颈部架构以及无锚点分离头，以实现最佳的精度-速度权衡。

YOLOv7 对比

YOLOv7引入了“可训练的免费包”和模型重参数化，专注于优化训练过程而不增加推理成本。

YOLOv6 对比

美团的 YOLOv6 专为工业应用设计，具有双向连接 (BiC) 模块和锚点辅助训练策略。

YOLOv5 对比

Ultralytics YOLOv5 以其易用性、稳定性及速度而备受赞誉。对于需要广泛设备兼容性的项目而言，它仍然是一个可靠的选择。

RT-DETR 对比

RT-DETR（实时检测 Transformer）利用视觉 Transformer 实现高精度和实时性能，并在全局上下文理解方面表现出色。

PP-YOLOE+ 对比

PP-YOLOE+ 由百度开发，采用任务对齐学习（TAL）和解耦头，以平衡效率和准确性。

DAMO-YOLO 对比

来自阿里巴巴集团的 DAMO-YOLO 采用神经架构搜索 (NAS) 和高效的 RepGFPN，以最大限度地提高在静态基准测试中的准确性。

YOLOX vs

YOLOX由旷视开发，是一种以其解耦头和SimOTA标签分配策略而闻名的无锚框演进模型。

EfficientDet vs

Google Brain 的 EfficientDet 使用复合缩放和 BiFPN 来优化参数效率，提供了一系列模型（D0-D7）以适应不同的约束。

随着新模型的发布和基准测试的完善，此索引会持续更新。我们鼓励您探索这些资源，为您的下一个计算机视觉项目找到最合适的方案。如果您正在寻找具有私有许可的企业级解决方案，请访问我们的许可页面。祝您比较愉快！