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YOLO11 vs YOLOX：技术对比

选择合适的物体检测模型是一个至关重要的决定，它需要在准确性、速度和易于实现之间取得平衡。本页面提供了 Ultralytics YOLO11（来自 Ultralytics 的最新最先进的模型）和 YOLOX（来自 Megvii 的一个重要的无锚框模型）之间的详细技术比较。虽然这两种模型都推动了实时物体检测领域的发展，但 YOLO11 提供了一个更全面、更通用、更用户友好的解决方案，并由一个强大且积极维护的生态系统提供支持。

Ultralytics YOLO11：最先进的性能和通用性

Ultralytics YOLO11是Ultralytics最新的旗舰模型，旨在为各种计算机视觉任务提供无与伦比的性能和灵活性。它由Glenn Jocher和Jing Qiu编写，建立在YOLOv8等早期模型的成功基础上，并引入了重大的架构改进，以实现卓越的准确性和效率。

架构和主要特性

YOLO11 具有高度优化的无锚框架构，可增强特征提取并简化检测过程。这种设计在速度和准确性之间实现了更好的权衡，与其他模型相比，通常以更少的参数和更低的计算成本实现更高的 mAP 分数。

YOLO11 的一个主要优势在于其多功能性。它不仅仅是一个目标检测器，更是一个全面的视觉 AI 框架，开箱即用地支持多种任务，包括实例分割、图像分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。

优势

  • 卓越的性能： 实现了最先进的精度和速度，在相似的模型尺寸下优于许多竞争对手。
  • 易用性： 配备简单的 Python API 和 CLI、丰富的文档和大量的教程，方便初学者和专家使用。
  • 完善的生态系统： 受益于持续的开发、GitHub 和 Discord 上的强大社区以及频繁的更新。与 Ultralytics HUB 等工具的集成提供了无缝的 MLOps 体验。
  • 训练效率： 提供高效的训练流程，并具有易于获得的预训练权重，从而能够加快收敛速度。与更复杂的架构（如 Transformer）相比，它在训练和推理期间也具有更低的内存要求。
  • 多任务通用性： 单个框架可用于各种视觉任务，从而降低开发复杂性和时间。
  • 部署灵活性： 针对从 边缘设备到云服务器的各种硬件进行了优化，并支持多种导出格式，如 ONNX 和 TensorRT。

弱点

  • 作为一个前沿模型，像 YOLO11x 这样的大型变体可能需要大量的计算资源，需要强大的硬件才能实现实时性能。
  • 虽然该生态系统很强大，但对于较旧、更成熟的模型，一些小众的第三方工具集成可能更完善。

理想用例

YOLO11 兼具高精度、速度和多功能性，使其成为广泛应用的理想选择：

了解更多关于 YOLO11 的信息

YOLOX：一种无锚框方法

YOLOX 由 Megvii 开发，是 YOLO 系列的一个显著贡献，它引入了一种无锚框设计，以简化检测流程并提高其前身产品的性能。

架构和主要特性

YOLOX 的主要创新包括其无锚框检测器、用于分类和回归的分离头以及一种名为 SimOTA 的高级标签分配策略。这些改变旨在创建一个更加精简和有效的目标检测器。

优势

  • 高精度： YOLOX 提供了具有竞争力的 mAP 分数，尤其是其较大的模型变体。
  • 无锚框的简洁性： 通过消除预定义的锚框，它减少了需要调整的超参数数量，从而可以提高泛化能力。
  • 成熟模型： 它于 2021 年发布，拥有一个社区，并已应用于各种项目中。

弱点

  • 功能有限： YOLOX 主要设计用于目标检测。它缺乏对其他任务（如分割、姿势估计和 OBB）的内置支持，而这些是 YOLO11 中的标准配置。
  • 碎片化的生态系统： 虽然是开源的，但它没有 Ultralytics 提供的统一且维护良好的生态系统。用户可能需要投入更多精力才能将其与 MLOps 工具集成并进行部署。
  • 性能差距： 如性能表所示，YOLOX 模型可能比其 YOLO11 对应模型更慢且准确性更低。例如，YOLOX-l 在 mAP 方面不如 YOLO11l，同时具有明显更多的参数和 FLOP。
  • CPU 性能： CPU 推理的基准测试不易获得，因此难以评估其在 CPU 密集型场景中的性能，而 YOLO11 提供了清晰的指标。

理想用例

对于明确需要以下功能的项目，YOLOX 是一个可靠的选择：

  • 高性能目标检测： 在主要目标是纯粹的目标检测精度的场景中。
  • 研究基线： 作为研究无锚框检测方法的基础模型。
  • 工业应用： 适用于 质量控制 等任务，在这些任务中，专用的对象检测器就足够了。

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性能分析：YOLO11 vs YOLOX

性能比较清楚地表明了 Ultralytics YOLO11 所取得的进步。在所有模型尺寸中，YOLO11 始终如一地提供更好的准确性和效率平衡。

模型 尺寸
(像素)		 mAPval
50-95		 速度
CPU ONNX
(毫秒)		 速度
T4 TensorRT10
(毫秒)		 参数
(M)		 FLOPs
(B)
YOLO11n 640 39.5 56.1 1.5 2.6 6.5
YOLO11s 640 47.0 90.0 2.5 9.4 21.5
YOLO11m 640 51.5 183.2 4.7 20.1 68.0
YOLO11l 640 53.4 238.6 6.2 25.3 86.9
YOLO11x 640 54.7 462.8 11.3 56.9 194.9
YOLOXnano 416 25.8 - - 0.91 1.08
YOLOXtiny 416 32.8 - - 5.06 6.45
YOLOXs 640 40.5 - 2.56 9.0 26.8
YOLOXm 640 46.9 - 5.43 25.3 73.8
YOLOXl 640 49.7 - 9.04 54.2 155.6
YOLOXx 640 51.1 - 16.1 99.1 281.9
  • 准确率： YOLO11模型始终比其YOLOX对应模型获得更高的mAP分数。 例如，YOLO11m达到51.5 mAP，在参数较少的情况下，显著优于YOLOXm的46.9 mAP。
  • 效率： YOLO11 展示了卓越的效率。YOLO11l 仅用 25.3M 参数就达到了 53.4 mAP，而 YOLOXl 需要 54.2M 参数才能达到较低的 49.7 mAP。
  • 速度： YOLO11 针对 CPU 和 GPU 推理进行了优化。其最小的模型 YOLO11n 在 T4 GPU 上的延迟仅为 1.5 毫秒，非常适合实时应用。据报告，对于同类模型，YOLOX 的速度较慢。

结论与建议

虽然 YOLOX 是无锚框对象检测中的一项重要发展，但Ultralytics YOLO11 是寻求性能、通用性和可用性的最佳组合的开发人员和研究人员的明确赢家。

YOLO11 不仅在准确性和效率等关键指标上超越了 YOLOX，而且还提供了更全面和更具支持性的生态系统。它在单个易于使用的框架内处理多个视觉任务的能力使其成为构建现代 AI 解决方案的更实用和更强大的选择。对于任何新项目，从快速原型设计到生产规模部署，都建议使用 Ultralytics YOLO11 模型。

其他模型对比

如果您有兴趣了解 YOLO11 和 YOLOX 与其他模型的比较，请查看以下对比页面：



📅 1 年前创建 ✏️ 1 个月前更新
glenn-jocher

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