YOLOv10：实时目标检测器技术对比

YOLO（You Only Look Once）架构的演进历程，已成为计算机视觉发展史上的标志性叙事。其发展时间线中的两大里程碑是 YOLOv5——作为可靠性与易用性的行业标杆，以及 YOLOv10——后者作为学术突破，致力于消除后处理瓶颈。本指南通过详细的技术对比，帮助开发者为应用场景选择合适工具，同时探讨最新版本YOLO26如何融合两者的优势。

模型起源与规格

在深入探讨性能指标之前，必须先了解每个模型的背景。

YOLOv5
作者：Glenn Jocher
所属机构： Ultralytics
日期：2020-06-26
GitHub：yolov5
文档：YOLOv5

YOLOv10
作者：王晗、陈辉、刘立浩等
所属机构：清华大学
日期：2024-05-23
Arxiv预印本：arXiv:2405.14458
GitHub代码库：THU-MIG/yolov10
文档：YOLOv10

了解更多关于 YOLOv5

性能分析

下表比较了在COCO 上的模型表现，该数据集是物体检测的标准基准测试。

模型	尺寸 ^(像素)	mAP^val 50-95	速度 ^{CPU ONNX (毫秒)}	速度 ^{T4 TensorRT10 (毫秒)}	参数 ^(M)	FLOPs ^(B)
YOLOv5n	640	28.0	73.6	1.12	2.6	7.7
YOLOv5s	640	37.4	120.7	1.92	9.1	24.0
YOLOv5m	640	45.4	233.9	4.03	25.1	64.2
YOLOv5l	640	49.0	408.4	6.61	53.2	135.0
YOLOv5x	640	50.7	763.2	11.89	97.2	246.4

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

YOLOv10 更少的参数实现更高的平均精度（mAP），凸显其新型架构带来的效率提升。然而，得益于高度优CUDA YOLOv5 GPU 速度YOLOv5 竞争力，尤其在传统硬件上YOLOv5 。

了解更多关于 YOLOv10

架构与设计

YOLOv5：可靠的标准

YOLOv5 改良的CSPNet骨干网络和PANet颈部YOLOv5 它采用标准锚点检测头，需要在后处理阶段进行非最大抑制（NMS）以过滤重复的边界框。

优势：代码库极其成熟，获得广泛的第三方工具支持，并在树莓派等边缘设备上实现稳定部署。
缺点：依赖于NMS，该算法会因场景中物体数量的不同而引入延迟波动。

YOLOv10：NMS先驱者

YOLOv10 通过采用一致性双重分配 YOLOv10 NMS训练YOLOv10 范式转变。该方法使模型能够为每个目标精确预测一个边界框，从而省去了NMS 步骤。

优势： NMS ，在高密度场景中降低推理延迟；高效的秩引导块设计减少了计算冗余。
缺点：较新的架构可能需要针对某些编译器进行特定的导出设置；相较于v5版本，其历史社区支持较少。

NMS瓶颈

非最大抑制（NMS）是过滤重叠边界框的后处理步骤。虽然该方法有效，但其处理过程是顺序的，在CPU上计算成本高昂。正如YOLOv10 YOLO26所做的那样，移除该步骤对于在边缘硬件上实现实时应用至关重要。

生态系统与易用性

对开发者而言，模型所处的生态系统是最关键的因素之一。这正是研究型存储库与生产型平台之间差异所在。

Ultralytics 优势

两种模型均可通过 ultralytics Python ，使他们能够访问一套强大的工具。

Ultralytics ：用户可通过Ultralytics 无缝管理数据集、在云端进行训练并部署模型。
训练效率： Ultralytics 训练过程中经过内存效率优化，通常所需显存远低于transformer替代方案。
多功能性：尽管YOLOv10 检测模型Ultralytics 在其核心模型中同时支持图像分割、姿势估计定向目标检测（旋转框检测）。

代码示例

在模型之间切换就像更改模型名称字符串一样简单。

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLOv5 model
model_v5 = YOLO("yolov5s.pt")
model_v5.train(data="coco8.yaml", epochs=100)

# Load a pre-trained YOLOv10 model
model_v10 = YOLO("yolov10n.pt")
model_v10.predict("path/to/image.jpg")

理想用例

何时选择 YOLOv5

遗留系统：若您已有的管道是YOLOv5 格式构建的。
最广泛的兼容性：适用于部署在较旧的嵌入式系统上，这些系统可能尚未支持较新的运算符。
社区资源：当您需要访问过去五年间创建的数千个教程和第三方集成时。

何时选择 YOLOv10

高密度检测：在人群计数或交通分析等场景中，NMS 处理NMS 。
严格的延迟限制：实时机器人或自动驾驶领域，其中每毫秒的推理延迟都至关重要。
研究：探索作业策略与架构剪枝领域的最新进展。

终极推荐：YOLO26

YOLOv5 稳定性YOLOv10 NMS推理，而新Ultralytics 这些优势融合于一体，打造出更卓越的框架。

为何升级至YOLO26？ YOLO26原生支持端到端训练，沿袭了YOLOv10 开创的NMS设计 YOLOv10 通过强大的Ultralytics 管道进行了增强。

MuSGD优化器：受大型语言模型训练（特别是Moonshot AI的Kimi K2）启发，该优化器确保稳定收敛与更快的训练速度。
性能：针对边缘计算进行优化 CPU 较上一代提升高达43%。
精度： 采用 ProgLoss和STAL（语义标记对齐损失）机制，显著提升了小型物体检测能力——这通常是早期模型的薄弱环节。
全面多功能性：不同于YOLOv10 检测的YOLOv10，YOLOv26提供了用于分割、姿势估计、分类和旋转框检测。

对于2026年启动的任何新项目，YOLO26都是推荐选择，它提供了从数据集标注到模型导出的最便捷路径。

了解更多关于 YOLO26 的信息

结论

YOLOv5 YOLOv10 都YOLOv10 计算机视觉领域的重要里程碑。 YOLOv5 通过提升可及性与可靠性推动了人工智能的普及，而 YOLOv10 则突破了端到端处理的技术边界。然而该领域发展迅猛。随着YOLO26的发布，开发者无需再Ultralytics 可靠性与NMS的速度之间抉择——YOLO26二者兼得。

对于其他现代替代方案，您也可考虑探索 YOLO11 用于通用视觉任务，或transformer 实时DETR（RT-DETR）进行目标检测。