YOLOv10 vs YOLOv8：对象检测技术对比
选择合适的物体检测模型对于任何计算机视觉项目的成功至关重要。本页提供了 YOLOv10 和 Ultralytics YOLOv8 这两个领域内最先进模型之间的详细技术比较。我们将分析它们的架构差异、性能指标和理想应用，以帮助您根据您对速度、准确性和资源效率的特定需求做出明智的决定。
YOLOv10：突破效率的界限
作者: Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, 等。
组织: 清华大学
日期: 2024-05-23
Arxiv: https://arxiv.org/abs/2405.14458
GitHub: https://github.com/THU-MIG/yolov10
文档: https://docs.ultralytics.com/models/yolov10/
于2024年5月推出的YOLOv10，代表着在实现真正的端到端实时目标检测方面迈出了重要一步。它的主要创新在于专注于消除后处理瓶颈，并优化模型架构以实现最大效率。一个关键特性是其无NMS训练方法，该方法使用一致的双重分配来消除对非极大值抑制（NMS）的需求，从而减少推理延迟。
架构和主要特性
YOLOv10 引入了一种整体的效率-精度驱动模型设计。它优化了各种组件，例如实施轻量级分类头和使用空间通道解耦的下采样，以减少计算冗余并增强检测能力。虽然 YOLOv10 由清华大学开发，但它构建于 Ultralytics 框架之上并集成到其中，使其可以通过熟悉的 Ultralytics API 访问和易于使用。
优势
- 增强的效率： 在直接比较中，提供了更快的推理速度和更小的模型尺寸，这对于资源受限的环境（如边缘设备）非常有益。
- 无NMS设计： 通过移除NMS后处理步骤简化了部署流程，从而降低了端到端延迟。
- 前沿性能: 实现了卓越的性能，尤其是在以延迟为中心的基准测试中，推动了速度-精度权衡的最新技术水平。
弱点
- 较新的模型： 作为一个较新的版本，与成熟的 YOLOv8 相比，它的社区规模较小，第三方集成也较少。
- 任务专业化： YOLOv10 主要专注于对象检测。它缺乏对其他视觉任务（如 YOLOv8 原生的分割和姿势估计）的内置多功能性。
- 生态系统成熟度： 虽然已集成到 Ultralytics 生态系统中，但它尚未像 YOLOv8 那样拥有相同深度的资源和社区驱动的示例。
理想用例
YOLOv10 特别适合于实时性能和资源效率是绝对首要任务的应用：
- Edge AI: 非常适合在计算能力有限的设备上部署，例如移动电话和像 NVIDIA Jetson 这样的嵌入式系统。
- 高速处理： 适用于需要极低延迟的应用，例如自动驾驶无人机和机器人技术。
- 实时分析： 非常适合需要立即进行目标检测的快节奏环境，例如交通管理。
Ultralytics YOLOv8：通用性和成熟度
作者： Glenn Jocher, Ayush Chaurasia, 和 Jing Qiu
机构： Ultralytics
日期： 2023-01-10
GitHub： https://github.com/ultralytics/ultralytics
文档： https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/
Ultralytics YOLOv8 于 2023 年 1 月推出，是一款成熟且高度通用的模型，它建立在其 YOLO 前辈的优势之上。它专为速度、准确性和 易用性 而设计，适用于广泛的视觉 AI 任务。这使其成为开发人员和研究人员的强大而可靠的选择。
架构和主要特性
YOLOv8 采用无锚框检测方法，简化了模型架构并提高了泛化能力。其灵活的骨干网络和优化的损失函数有助于提高准确性并实现更稳定的训练。YOLOv8 的突出特点是其对多种视觉任务的原生支持，包括对象检测、实例分割、图像分类、姿势估计和旋转边界框 (OBB)。
优势
- 成熟且文档完善： 受益于大量的文档、庞大的社区和随时可用的资源，通过简单的 Python 和 CLI 接口，使其用户友好且易于实施。
- 通用且多任务： 开箱即用地支持各种视觉任务，为需要不仅仅是检测的复杂项目提供无与伦比的灵活性。
- 完善的生态系统： 与 Ultralytics HUB 和其他 MLOps 工具无缝集成，简化了从训练到部署的工作流程。它由积极的开发和频繁的更新提供支持。
- 性能平衡： 在速度、准确性和模型大小之间实现了出色的平衡，使其适用于各种实际部署场景。
- 训练效率： 提供高效的训练过程和现成的预训练权重，从而加速开发周期。与其他许多架构（尤其是基于 Transformer 的模型）相比，它还具有更低的内存要求。
弱点
- 虽然效率很高，但在高度受限的场景中，像 YOLOv10 这样的新型号可以在参数计数或延迟等特定指标上提供边际改进。
理想用例
YOLOv8 的多功能性和易用性使其成为各种应用的理想选择：
- 安全系统：非常适合安全警报系统中的实时对象检测。
- 零售分析： 在智能零售中用于理解客户行为和库存管理。
- 工业质量控制： 适用于制造业中的自动化视觉检测。
- 多任务项目： 对于需要从单个高效模型同时进行检测、分割和姿势估计的项目来说，这是一个完美的选择。
性能分析：YOLOv10 vs. YOLOv8
在 COCO 数据集上的性能指标揭示了两种模型之间的主要区别。与类似大小的 YOLOv8 同类产品相比，YOLOv10 始终以更少的参数和 FLOPs 实现更高的 mAP 分数。例如，YOLOv10-S 以 7.2M 参数实现了 46.7% 的 mAP，而 YOLOv8-S 以 11.2M 参数达到了 44.9% 的 mAP。这突出了 YOLOv10 卓越的架构效率。
然而，YOLOv8 保持着极具竞争力的推理速度，尤其是在 GPU 上。最小的模型 YOLOv8n 在配备 TensorRT 的 T4 GPU 上比 YOLOv10n 稍快（1.47 毫秒 vs. 1.56 毫秒）。此外，YOLOv8 提供了一整套完善的 CPU 基准测试，展示了其对于可能无法访问 GPU 的部署的强大而可靠的性能。
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv10n | 640 | 39.5 | - | 1.56 | 2.3 | 6.7 |
| YOLOv10s | 640 | 46.7 | - | 2.66 | 7.2 | 21.6 |
| YOLOv10m | 640 | 51.3 | - | 5.48 | 15.4 | 59.1 |
| YOLOv10b | 640 | 52.7 | - | 6.54 | 24.4 | 92.0 |
| YOLOv10l | 640 | 53.3 | - | 8.33 | 29.5 | 120.3 |
| YOLOv10x | 640 | 54.4 | - | 12.2 | 56.9 | 160.4 |
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 1.47 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 2.66 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 5.86 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 9.06 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 14.37 | 68.2 | 257.8 |
结论与建议
YOLOv10 和 YOLOv8 都是强大的模型，但它们侧重点有所不同。YOLOv10 在纯粹的效率方面表现出色，以更低的延迟和更少的参数提供最先进的性能，使其成为专门的、对延迟要求严苛的应用的绝佳选择。
但是，对于绝大多数开发人员和研究人员来说，建议选择 Ultralytics YOLOv8。它的主要优势在于它的成熟度、多功能性和强大的生态系统。YOLOv8 对多项任务（检测、分割、姿势、分类和 OBB）的原生支持为构建复杂、多方面的 AI 解决方案提供了显着优势。广泛的文档、活跃的社区以及与 Ultralytics HUB 等工具的无缝集成创造了卓越且更精简的开发体验。它提供了出色的、经过验证的速度和准确性平衡，这对于最广泛的实际应用来说是可靠的。
探索其他模型
对于有兴趣探索其他最先进模型的用户，Ultralytics 提供了一个全面的套件，包括基础的 YOLOv5、高效的 YOLOv9 和最新的 YOLO11。还提供详细的比较，如 YOLOv9 与 YOLOv8 和 YOLOv5 与 YOLOv8，以帮助您为您的项目选择完美的模型。
