YOLOv8 与 YOLOv10：一项全面的技术比较
选择合适的目标检测模型对于任何计算机视觉项目的成功都至关重要。本指南对 Ultralytics YOLOv8 和 YOLOv10 进行了详细的技术比较，分析了它们的架构创新、性能指标和理想用例。尽管 YOLOv10 引入了新颖的效率优化，但 Ultralytics YOLOv8 凭借其强大的生态系统、无与伦比的多功能性以及在各种部署场景中久经考验的可靠性，仍然占据主导地位。
Ultralytics YOLOv8：多功能标准
Ultralytics YOLOv8于2023年1月发布，代表了YOLO系列的重大飞跃，它不仅是一个模型，更是一个全面的视觉AI框架。它优先考虑可用性和灵活性，使其成为从业余爱好者到企业工程师等各类开发人员的首选。
- 作者： Glenn Jocher、Ayush Chaurasia 和 Jing Qiu
- 组织：Ultralytics
- 日期: 2023-01-10
- GitHub:ultralytics/ultralytics
- 文档：YOLOv8 文档
架构与能力
YOLOv8 采用无锚点检测机制，无需手动指定锚框，从而简化了训练过程。这种方法提高了对不同物体形状的泛化能力。其架构特点是解耦头和先进的骨干网络，在计算成本和高准确性之间取得了平衡。
YOLOv8 的一个显著特点是其原生多任务支持。与许多专用模型不同，YOLOv8 提供开箱即用的功能，可用于：
主要优势
围绕 YOLOv8 的完善生态系统是一个巨大优势。它与 Ultralytics HUB 无缝集成，用于模型训练和管理，并提供丰富的导出选项，支持 ONNX、TensorRT 和 CoreML 等格式。此外，其在训练和 推理 期间的内存需求显著低于基于 Transformer 的架构，确保其在标准硬件上高效运行。
YOLOv10：突破效率极限
YOLOv10清华大学研究人员开发的 YOLOv10 主要侧重于通过消除与后处理相关的瓶颈来优化推理管道。
- 作者： Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, et al.
- 组织：清华大学
- 日期： 2024-05-23
- Arxiv:arXiv:2405.14458
- GitHub:THU-MIG/yolov10
- 文档：YOLOv10 文档
架构创新
YOLOv10的突出特点是其无NMS训练策略。传统目标检测器依赖非极大值抑制（NMS）在推理过程中过滤重叠的边界框，这可能会引入延迟。YOLOv10在训练期间采用一致双重分配——结合一对多监督以获取丰富的监督信号和一对一匹配以实现高效推理。这使得模型无需NMS即可预测精确的边界框，从而降低端到端延迟。
该架构还包括一个全面的效率-精度设计，具有轻量级分类头和空间-通道解耦下采样，以减少计算冗余 (FLOPs) 和参数数量。
性能指标与分析
比较这两种模型时，仅关注纯粹的精度数字是不够的。尽管 YOLOv10 在参数方面表现出令人印象深刻的效率，但 YOLOv8 在更广泛的硬件和任务中保持了强大的性能。
对比表格
下表突出显示了COCO数据集上的性能。YOLOv10在某些情况下以更少的参数实现了更高的mAP，但YOLOv8在推理速度方面仍具有高度竞争力，尤其是在标准CPU和GPU基准测试中。
| 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
关键分析
- 性能平衡：YOLOv8 在速度和准确性之间提供了出色的权衡。它在 CPU（通过 ONNX）上的速度有充分的文档记录并经过优化，使其成为缺乏专用 GPU 硬件部署的可靠选择。
- 训练效率：Ultralytics 模型以其高效的训练过程而闻名。用户通常可以通过 YOLOv8 优化的超参数和现成的预训练权重更快地实现收敛。
- 生态系统成熟度：尽管 YOLOv10 提供了理论上的效率提升，但 YOLOv8 受益于 Ultralytics 生态系统多年的完善。这包括对数据增强的广泛支持、活跃的社区调试以及与Weights & Biases和Comet等工具的集成。
多功能性至关重要
如果您的项目需求不仅仅是边界框——例如通过姿势估计理解肢体语言，或通过segmentation进行精确的边界描绘——YOLOv8是明显的赢家，因为YOLOv10目前主要专注于目标检测。
理想用例
何时选择 Ultralytics YOLOv8
YOLOv8 是绝大多数实际应用的推荐选择，因为它具有多功能性和易用性。
- 多方面 AI 解决方案：非常适合需要 实例分割 或分类以及 detect 的项目。
- 企业级部署: 非常适合需要稳定、受支持框架、明确许可选项并能集成到现有MLOps流程的企业。
- 智能零售：其处理多任务的能力使其适用于复杂的零售分析，例如货架监控和顾客行为分析。
- 快速原型开发：简单的 python API 使开发者能够在几分钟内从概念到训练好的模型。
何时选择 YOLOv10
YOLOv10 最适用于硬件限制极其严苛的特定领域。
代码实现
Ultralytics生态系统的一个显著特点是 易用性。两种模型都可以通过统一的 ultralytics Python 包，确保了一致的开发者体验。
下面是使用YOLOv8运行推理的示例，展示了API的简洁性。
from ultralytics import YOLO
# Load a pre-trained YOLOv8 model
model = YOLO("yolov8n.pt")
# Perform object detection on a local image
results = model("path/to/image.jpg")
# Display the results
results[0].show()
同样，由于 Ultralytics 支持更广泛的生态系统，您通常可以轻松地交换权重以试验其他架构，前提是这些架构在库中受支持。
无缝导出
Ultralytics 提供一行命令即可将您训练好的模型导出为易于部署的格式。这与 YOLOv8 完美配合，可生成用于生产的优化模型：
# Export YOLOv8 model to ONNX format
model.export(format="onnx")
结论
YOLOv8 和 YOLOv10 都是计算机视觉工程的杰出成就。YOLOv10 凭借其无 NMS 设计，在架构效率方面实现了突破，使其成为高度专业化、对延迟敏感的 detect 任务的有力竞争者。
然而，对于强大、多功能且面向未来的开发，Ultralytics YOLOv8仍然是卓越的选择。它能够在单一框架内处理分类、segmentation和姿势估计，提供了无与伦比的价值。结合详尽的文档、活跃的社区支持以及与Ultralytics HUB的无缝集成，YOLOv8使开发者能够更快、更可靠地构建全面的AI解决方案。
对于那些寻求性能方面绝对最新成果的用户，我们还推荐探索 YOLO11，它在 YOLOv8 的优势基础上，提供更高的精度和速度。