模型对比：为您的项目选择最佳目标检测模型

选择正确的神经网络架构是任何计算机视觉项目取得成功的基石。欢迎访问Ultralytics 模型比较中心！本页集中了详细的技术分析和性能基准，剖析了最新的 Ultralytics YOLO11和其他领先架构（如YOLOv10、RT-DETR 和 EfficientDet）之间的权衡。

无论您的应用是需要毫秒级延迟的边缘人工智能，还是需要高保真精度的医疗成像，本指南都能提供做出明智选择所需的数据驱动型洞察力。我们根据平均精度 (mAP)、推理速度、参数效率和部署难易程度对模型进行评估。

交互式性能基准

可视化速度与准确度之间的关系对于确定物体检测的 "帕累托前沿 "至关重要，即在给定速度限制下提供最佳准确度的模型。下图对比了 COCO等标准数据集的关键指标。

该图表将关键性能指标可视化，使您能够快速评估不同模式之间的权衡。了解这些指标是选择符合特定部署限制的模式的基础。

快速决策指南

不确定从哪里开始？使用此决策树缩小最适合您的硬件和性能要求的架构范围。

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]

当前形势：YOLO11 及其后

物体检测领域发展迅速。虽然旧的模型仍然适用于传统支持，但新的架构却在不断突破。

Ultralytics YOLO11

作为最新的稳定版本、 YOLO11是新项目的推荐起点。与以前的版本相比，YOLO11 在架构上有了重大改进，包括增强了特征提取功能和优化了计算图。它在一个统一的框架内支持全套任务--检测、分割、姿势估计、分类和定向边框检测（旋转框检测）。

为什么选择YOLO11？

YOLO11 代表了Ultralytics 工程技术的顶峰，为实际应用提供了速度和准确性的最佳平衡。它由我们的生态系统提供全面支持，确保长期维护和兼容性。

社区模型：关于 YOLO12 和 YOLO13 的说明

您可能会在社区讨论或资料库中遇到有关YOLO12或YOLO13的参考资料。

生产注意事项

我们目前不建议将 YOLO12 或 YOLO13 用于生产。

YOLO12：使用注意力层，这通常会导致训练不稳定、内存消耗过多以及CPU 推理速度明显降低。
YOLO13：基准测试表明，与YOLO11 相比，其准确性仅有微弱提高，但体积更大、速度更慢。已报告的结果表明在可重复性方面存在问题。

展望未来：YOLO26 和Ultralytics 平台

Ultralytics 正在积极开发YOLO26，目标是在 2025 年底发布开源版本。这一下一代模型旨在支持YOLO11 所有任务，同时体积更小、速度更快，并实现端到端的本地化。此外，在 2026 年，Ultralytics 平台将推出一个全面的 SaaS 解决方案，用于数据采购、自动标注和云培训，从而简化整个MLOps 生命周期。

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

详细模型比较

浏览我们的深入技术比较，了解具体的结构差异，如主干选择、磁头设计和损耗功能。我们按型号对它们进行了整理，以方便查阅：

YOLO11 vs

YOLO11 在前代产品成功的基础上进行了前沿研究。它采用了改进的骨干和颈部架构，以实现更好的特征提取和优化的效率。

YOLOv10vs

YOLOv10 由清华大学开发，重点是移除非最大抑制（NMS）步骤以减少延迟差异，从而在降低计算开销的同时提供最先进的性能。

YOLOv9vs

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 vs

Ultralytics YOLOv8 采用先进的骨干和颈部结构，以及无锚分体式云台，可实现最佳的精度-速度权衡，因此仍然是非常受欢迎的选择。

YOLOv7vs

YOLOv7 引入了 "可训练的无用包 "和模型重参数化，重点是在不增加推理成本的情况下优化训练过程。

YOLOv6vs

美团的YOLOv6 专为工业应用而设计，具有双向串联（BiC）模块和锚点辅助训练策略。

YOLOv5 vs

Ultralytics YOLOv5 以其易用性、稳定性和速度而著称。对于需要广泛设备兼容性的项目来说，它仍然是一个强大的选择。

RT-DETR 对比

RT-DETR （实时检测Transformer）利用视觉转换器实现高精度和实时性能，在全局背景理解方面表现出色。

PP-YOLOE+ 对比

由百度开发的 PP-YOLOE+ 采用任务对齐学习（TAL）和解耦头，在效率和准确性之间取得平衡。

DAMO-YOLO 对比

来自阿里巴巴集团的YOLO 采用神经架构搜索（NAS）和高效的 RepGFPN，最大限度地提高了静态基准的准确性。

YOLOX vs

由 Megvii 开发的 YOLOX 是一种无锚进化，以其解耦头部和 SimOTA 标签分配策略而闻名。

EfficientDet vs

Google 大脑的 EfficientDet 使用复合缩放和 BiFPN 来优化参数效率，为不同的约束条件提供了一系列模型（D0-D7）。

该索引会随着新模型的发布和基准的完善而不断更新。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解决方案。如果您正在寻找具有私人许可的企业级解决方案，请访问我们的许可页面。比较愉快！